修正并发编程文档中的性能数据和引用来源

之前文档里有些性能对比用了很具体的数字（比如10倍、10-20倍），但没有给出测试环境和数据来源，容易误导读者。这次把这些改成了相对描述，像" 显著优于\、\性能更好\这样。

另外threadlocal那篇提到的美团事故案例也找不到出处，就改成了通用的场景说明。

最后给jmm.md、cas.md、threadlocal.md都加上了参考资料章节，标注了官方文档、技术书籍和论文的出处，方便大家深入学习。

Author: REALROOK1E

docs/java/concurrent/aqs.md

@@ -323,7 +323,7 @@ notFull.signal();     // 通知生产者可以生产
 根据 Doug Lea（AQS 作者）的测试和实际生产环境的统计：
 
 **吞吐量对比**：
-- 在高并发场景下，非公平锁的吞吐量通常是公平锁的 **10-20 倍**
+- 在高并发场景下，非公平锁的吞吐量通常显著高于公平锁（可达数倍甚至十倍以上的差距）
 - 原因：减少了线程切换的开销。公平锁每次都要排队，涉及线程的阻塞和唤醒；非公平锁允许"插队"，如果锁刚好可用，当前线程可以立即获得，避免了上下文切换
 
 **响应时间对比**：

docs/java/concurrent/cas.md

@@ -225,7 +225,7 @@ public long sum() {
 }
 ```
 
-这种设计与 `ConcurrentHashMap` 的 `counterCells` 机制完全一致,都是通过**分散热点、化整为零**的思想实现高并发下的性能优化。在累加场景下,`LongAdder` 的性能可比 `AtomicLong` 高出数倍。
+这种设计与 `ConcurrentHashMap` 的 `counterCells` 机制完全一致,都是通过**分散热点、化整为零**的思想实现高并发下的性能优化。在高并发累加场景下,`LongAdder` 的性能优于 `AtomicLong`。
 
 ### 循环时间长开销大
 
@@ -247,3 +247,12 @@ CAS 操作仅能对单个共享变量有效。当需要操作多个共享变量
 在 Java 中，CAS 通过 `Unsafe` 类中的 `native` 方法实现，这些方法调用底层的硬件指令来完成原子操作。由于其实现依赖于 C++ 内联汇编和 JNI 调用，因此 CAS 的具体实现与操作系统以及 CPU 密切相关。
 
 CAS 虽然具有高效的无锁特性，但也需要注意 ABA 、循环时间长开销大等问题。
+
+## 参考资料
+
+- 《Java 并发编程的艺术》方腾飞等著, 第 2 章 Java 并发机制的底层实现原理
+- 《深入理解 Java 虚拟机(第 3 版)》周志明著, 第 13 章 线程安全与锁优化
+- OpenJDK Unsafe 源码: <https://github.com/openjdk/jdk/blob/master/src/java.base/share/classes/jdk/internal/misc/Unsafe.java>
+- Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual, Volume 3A: System Programming Guide, Part 1, Chapter 8: Multiple-Processor Management
+- Doug Lea - A Java Fork/Join Framework: <http://gee.cs.oswego.edu/dl/papers/fj.pdf>
+- Oracle Docs - java.util.concurrent.atomic Package Summary: <https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/atomic/package-summary.html>

docs/java/concurrent/jmm.md

@@ -295,7 +295,7 @@ class VolatileExample {
 
 1. **无锁机制**: volatile 不需要加锁,不会阻塞线程,而 synchronized 会导致线程上下文切换
 2. **轻量级同步**: volatile 只保证单个变量的可见性,synchronized 保证整个代码块的原子性
-3. **性能差异**: 在高竞争场景下,volatile 读写操作比 synchronized 快约 10 倍以上
+3. **性能差异**: 在高竞争场景下,volatile 读写操作比 synchronized 快得多,因为避免了线程阻塞和上下文切换的开销
 
 **适用场景对比:**
 
@@ -350,4 +350,13 @@ public class Singleton {
 - 嘿，同学，你要的 Java 内存模型 (JMM) 来了：<https://xie.infoq.cn/article/739920a92d0d27e2053174ef2>
 - JSR 133 (Java Memory Model) FAQ：<https://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/jsr-133-faq.html>
 
+## 参考资料
+
+- 《深入理解 Java 虚拟机(第 3 版)》周志明著, 第 12 章 Java 内存模型与线程
+- 《Java 并发编程实战》Brian Goetz 著, 第 16 章 Java 内存模型
+- JSR-133: Java Memory Model and Thread Specification: <https://jcp.org/en/jsr/detail?id=133>
+- The JSR-133 Cookbook for Compiler Writers: <http://gee.cs.oswego.edu/dl/jmm/cookbook.html>
+- Java Memory Model Examples: <http://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/>
+- Doug Lea's Workstation - JSR-133 (Java Memory Model) FAQ: <https://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/jsr-133-faq.html>
+
 <!-- @include: @article-footer.snippet.md -->

docs/java/concurrent/threadlocal.md

@@ -307,20 +307,23 @@ public void processRequest(Request request) {
 }
 ```
 
-**美团技术团队的实践经验**：
+**大厂实践经验总结**：
 
-在美团的实际项目中，曾经出现过因为 ThreadLocal 未清理导致的严重生产事故：
-1. 在线程池中使用 ThreadLocal 存储用户权限信息
-2. 某次请求处理完后，由于异常导致未执行 remove()
-3. 该线程被分配给下一个请求时，错误地使用了上一个用户的权限信息
-4. 导致越权访问，产生了严重的安全漏洞
+在实际生产环境中，线程池与 ThreadLocal 使用不当可能导致严重问题：
 
-修复方案：
-1. 强制要求所有 ThreadLocal 使用都必须配合 try-finally + remove()
-2. 通过静态代码扫描工具检测未正确清理的 ThreadLocal 使用
-3. 在线程池提交任务时增加清理 ThreadLocal 的包装器
+**常见问题场景**：
+1. 线程池中使用 ThreadLocal 存储用户上下文信息（如用户ID、权限等）
+2. 任务执行完成后，未在 finally 块中调用 remove()
+3. 线程被复用时，下一个任务读取到上一个任务的残留数据
+4. 可能导致数据混乱、业务逻辑错误、甚至安全漏洞（如权限信息错乱）
 
-这个案例充分说明了在线程池场景下正确使用 ThreadLocal 的重要性。记住：**ThreadLocal 用完一定要 remove()，特别是在线程池环境下！**
+**推荐的修复方案**（参考阿里巴巴规范）：
+1. **强制使用 try-finally**：所有 ThreadLocal 操作都必须在 finally 中调用 remove()
+2. **代码审查工具**：通过静态分析工具（如阿里的 p3c）检测未正确清理的 ThreadLocal
+3. **线程池包装器**：在任务提交和执行前后自动清理 ThreadLocal
+4. **监控告警**：监控线程池内存使用情况，及时发现内存泄漏
+
+这些最佳实践充分说明：**ThreadLocal 用完一定要 remove()，特别是在线程池环境下！**
 
 ### `ThreadLocal.set()`方法源码详解
 
@@ -1061,4 +1064,25 @@ public class MyThreadPoolTaskExecutor extends ThreadPoolTaskExecutor {
 
 在 MQ 发送的消息体中自定义属性`requestId`，接收方消费消息后，自己解析`requestId`使用即可。
 
+## 参考资料
+
+### 官方文档与规范
+1. [OpenJDK ThreadLocal 源码](http://hg.openjdk.java.net/jdk8/jdk8/jdk/file/tip/src/share/classes/java/lang/ThreadLocal.java) - JDK 8 官方实现
+2. [Java Language Specification](https://docs.oracle.com/javase/specs/) - Java 语言规范
+
+### 开源规范
+1. [阿里巴巴 Java 开发手册](https://github.com/alibaba/p3c) - GitHub 开源版本
+   - 第一章"编程规约" → (七)并发处理
+   - 强制规范："必须回收自定义的 ThreadLocal 变量，尤其在线程池场景下..."
+
+### 技术书籍
+1. 《深入理解 Java 虚拟机（第3版）》- 周志明，机械工业出版社
+   - 第2章"自动内存管理" - 引用类型详解
+2. 《Java 并发编程实战》(Java Concurrency in Practice) - Brian Goetz 等
+   - 第3章"对象的共享" - ThreadLocal 的使用与陷阱
+
+### 在线资源
+1. [Why is ThreadLocal's key a weak reference?](https://stackoverflow.com/questions/10739289) - StackOverflow 深度讨论
+2. [Understanding Weak References](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/ref/WeakReference.html) - Oracle 官方文档
+
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