import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.concurrent.*;

public class ThreadLocalExample {
    // Безопасный форматтер без синхронизации
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> dateFormat =
        ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int taskId = i;
            pool.submit(() -> {
                String formatted = dateFormat.get().format(new java.util.Date());
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -> " + formatted + " (task " + taskId + ")");
            });
        }

        pool.shutdown();
    }
}

Особенно полезен при хранении не потокобезопасных объектов (SimpleDateFormat, Random), изоляции пользовательской сессии/токена в вебе, переиспользовании тяжелых ресурсов без синхронизации.

Он состоит из двух независимых замков:
• readLock() — совместимый, позволяет многим потокам читать параллельно
• writeLock() — эксклюзивный, разрешает только одному потоку писать

import java.util.concurrent.locks.*;

public class Main {
    private static final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
    private static int value = 0;

    public static void main(String[] args) {
        Runnable reader = () -> {
            lock.readLock().lock();
            try {
                System.out.println("Чтение: " + value);
            } finally {
                lock.readLock().unlock();
            }
        };

        Runnable writer = () -> {
            lock.writeLock().lock();
            try {
                value++;
                System.out.println("Запись: " + value);
            } finally {
                lock.writeLock().unlock();
            }
        };

        new Thread(reader).start();
        new Thread(writer).start();
    }
}

👀 ReentrantReadWriteLock особенно полезен, когда чтений гораздо больше, чем записей — например, в кэшах, справочниках или аналитических сервисах

import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import java.util.function.Predicate;

public class PartitioningByExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        
        // Разделение чисел на четные и нечетные
        Map<Boolean, List<Integer>> partitioned = numbers.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
        
        System.out.println("Четные: " + partitioned.get(true));    // [2, 4, 6, 8, 10]
        System.out.println("Нечетные: " + partitioned.get(false)); // [1, 3, 5, 7, 9]
        
        // Строки по длине
        List<String> words = Arrays.asList("яблоко", "груша", "слива", "апельсин", "лимон");
        
        Map<Boolean, List<String>> byLength = words.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(word -> word.length() > 5));
        
        System.out.println("\nКороткие слова (≤5 букв): " + byLength.get(false));
        System.out.println("Длинные слова (>5 букв): " + byLength.get(true));
        
        // С дополнительным коллектором - подсчет количества
        Map<Boolean, Long> countPartition = numbers.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(
                n -> n > 5,
                Collectors.counting()
            ));
        
        System.out.println("\nЧисел ≤5: " + countPartition.get(false));
        System.out.println("Чисел >5: " + countPartition.get(true));
    }
}

👀 Особенно полезен для разделения данных на прошедшие/не прошедшие валидацию, категоризации на успешные/ошибочные операции, статистического анализа.

Это удобно, когда два потока должны координировать свои действия, передавая результаты вычислений друг другу.

import java.util.concurrent.Exchanger;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>();

        Runnable producer = () -> {
            try {
                String data = "Данные от Producer";
                System.out.println("Producer отправил: " + data);
                String response = exchanger.exchange(data);
                System.out.println("Producer получил: " + response);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        };

        Runnable consumer = () -> {
            try {
                String data = "Ответ от Consumer";
                System.out.println("Consumer отправил: " + data);
                String received = exchanger.exchange(data);
                System.out.println("Consumer получил: " + received);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        };

        new Thread(producer).start();
        new Thread(consumer).start();
    }
}

👀 Exchanger особенно полезен, когда два потока выполняют разные задачи и должны регулярно обмениваться результатами — например, генератор данных и обработчик, или два этапа сложного расчёта.