何时需要多线程
- 程序需要同时执行两个或多个任务
- 程序需要实现一些需要等待的任务时，如用户输入、文件读写、网络操作
- 需要一些后台运行的程序
有两种方法来实现多线程（最优的是第二张实现runnable的方法）
* 创建多线程的第一种方式：继承java.lang.Thread类
//1.创建一个继承于Thread的子类 class SubThread extends Thread{ //2.重写Thread类的run()方法.方法内实现此子线程要完成的功能 public void run(){ for(int i = 1;i <= 100;i++){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() +":" + i); } } } public class TestThread { public static void main(String[] args) { //3.创建子类的对象 SubThread st1 = new SubThread(); SubThread st2 = new SubThread(); //4.调用线程的start()：启动此线程；调用相应的run()方法 //一个线程只能够执行一次start() //不能通过Thread实现类对象的run()去启动一个线程 st1.start(); //st.start(); //st.run(); st2.start(); for(int i = 1;i <= 100;i++){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() +":" + i); } } }匿名类实现多线程，直接new Thread()然后重写run方法：
public static void main(String[] args) { new Thread() { public void run() { synchronized (sb1) { try { Thread.currentThread().sleep(10); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } sb1.append("A"); synchronized (sb2) { sb2.append("B"); System.out.println(sb1); System.out.println(sb2); } } } }.start(); }创建多线程的方式二：通过实现Runnable的方式
* 对比一下继承的方式 vs 实现的方式
* 1.联系：public class Thread implements Runnable
* 2.哪个方式好？实现的方式优于继承的方式
* why? ① 避免了java单继承的局限性
* ② 如果多个线程要操作同一份资源(或数据)，更适合使用实现的方式
//1.创建一个实现了Runnable接口的类 class PrintNum1 implements Runnable { //2.实现接口的抽象方法 public void run() { // 子线程执行的代码 for (int i = 1; i <= 100; i++) { if (i % 2 == 0) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + i); } } } } public class TestThread1 { public static void main(String[] args) { //3.创建一个Runnable接口实现类的对象 PrintNum1 p = new PrintNum1(); // p.start(); // p.run(); //要想启动一个多线程，必须调用start() //4.将此对象作为形参传递给Thread类的构造器中，创建Thread类的对象，此对象即为一个线程 Thread t1 = new Thread(p); //5.调用start()方法：启动线程并执行run() t1.start();//启动线程；执行Thread对象生成时构造器形参的对象的run()方法。 //再创建一个线程 Thread t2 = new Thread(p); t2.start(); } }由上图可见，Thread也是现实了Runnable的接口方法run()
Thread方法的构造器中也有一个接收Runnable的方法，所以可以直接implement一个Runnable类，实例化后传入Thread构造方法。
Thread的常用方法：
* 1.start()：启动线程并执行相应的run()方法
* 2.run():子线程要执行的代码放入run()方法中
* 3.currentThread()：静态的，调取当前的线程
* 4.getName():获取此线程的名字
* 5.setName():设置此线程的名字
* 6.yield():调用此方法的线程释放当前CPU的执行权
* 7.join():在A线程中调用B线程的join()方法，表示：当执行到此方法，A线程停止执行，直至B线程执行完毕，
* A线程再接着join()之后的代码执行
* 8.isAlive():判断当前线程是否还存活
* 9.sleep(long l):显式的让当前线程睡眠l毫秒
* 10.线程通信：wait() notify() notifyAll()
*
* 设置线程的优先级
* getPriority() ：返回线程优先值
setPriority(int newPriority) ：改变线程的优先级
class SubThread1 extends Thread { public void run() { for (int i = 1; i <= 100; i++) { // try { // Thread.currentThread().sleep(1000); // } catch (InterruptedException e) { // // TODO Auto-generated catch block // e.printStackTrace(); // } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + Thread.currentThread().getPriority() + ":" + i); } } } public class TestThread1 { public static void main(String[] args) { SubThread1 st1 = new SubThread1(); st1.setName("子线程1"); st1.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY); st1.start(); Thread.currentThread().setName("========主线程"); for (int i = 1; i <= 100; i++) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + Thread.currentThread().getPriority() + ":" + i); // if(i % 10 == 0){ // Thread.currentThread().yield(); // } // if(i == 20){ // try { // st1.join(); // } catch (InterruptedException e) { // // TODO Auto-generated catch block // e.printStackTrace(); // } // } } System.out.println(st1.isAlive()); } }Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈
传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。
大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利
2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
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