Обзор возможностей многопоточности в Java [JUG.RU]

Встретить однопоточную программу в наше время — редкость (если не смотреть на JavaScript). В этом докладе мы разберём возможности организации многопоточного кода в Java: от конструирования велосипедов и запуска потоков ручками до ForkJoinPool-ов, зеленых потоков и транзакционной памяти.
Писать корректный многопоточный код сложно, и выбор правильной модели может существенно облегчить последующие страдания программистов. Но какой подход лучше всего?

В этом докладе мы разберем простую задачку на параллельное выполнение кода и решим ее разными способами: потоками, сгруппированными потоками, актёрами, зелеными потоками, с помощью CompletableFuture и так далее. Каждый новый способ отличается по простоте написания и поддержки кода, легче масштабируется на более сложные задачи. В итоге мы выясним, что и когда лучше использовать.

Transcript

1. Обзор возможностей
   многопоточности в Java
   

   View Slide

2. @shelajev
   

   View Slide

3. View Slide

4. Safe harbour and
   stuff
   Внимание!!
   

   View Slide

5. ЗАЧЕМ ОНО НАМ?
   

   View Slide

6. А ВСЕ ТАКИ?
   https://twitter.com/reubenbond/status/662061791497744384
   

   View Slide

7. View Slide

8. CONCURRENCY | PARALLELISM
   http://joearms.github.io/2013/04/05/concurrent-and-parallel-programming.html
   

   View Slide

9. В ТЕОРИИ
   

   View Slide

10. НА ПРАКТИКЕ
    

    View Slide

11. View Slide

12. THREADS
    ORGANIZED THREADS
    FORK-JOIN FRAMEWORK
    COMPLETABLE FUTURES ACTORS FIBERS
    SOFTWARE TRANSACTIONAL MEMORY
    

    View Slide

13. View Slide

14. КТО ВО ЧТО ГОРАЗД?
    http://zeroturnaround.com/rebellabs/flavors-of-concurrency-in-java-threads-executors-forkjoin-and-actors/
    

    View Slide

15. View Slide

16. ПОТОКИ
    Поток это сущность
    способная выполнять
    инструкции программы и
    регулируемая “шедулером".
    

    View Slide

17. View Slide

18. ЗАЧЕМ ПОТОКИ
    Моделируют железо
    Моделируют операционку
    User-space концепция
    

    View Slide

19. КАК ПОТОКИ ОБЩАЮТСЯ
    Объекты и поля
    Atomic*
    Очереди
    База данных
    

    View Slide

20. КТО РУЛИТ ОБЩЕНИЕМ?
    The Java Language
    Specification
    17.4. Memory Model
    

    View Slide

21. ЗАДАЧА
    

    View Slide

22. ВЫВОДЫ: ПОТОКИ
    Тратят ресурсы
    Ручное управление
    Быстро и легко
    Не очень просто
    

    View Slide

23. View Slide

24. ГРУППЫ ПОТОКОВ
    “thread pool“ это когда
    существует m потоков, что бы
    выполнить n задач.
    

    View Slide

25. View Slide

26. ПОДВОДНЫЕ КАМНИ: EXECUTORS
    Размер очереди
    Стратегия переполнения
    Стратегия отмены
    

    View Slide

27. ВЫВОДЫ: EXECUTORS
    Простота настройки
    Ограниченный overhead
    Заметает сложные вопросы под
    коврик
    

    View Slide

28. http://i.ytimg.com/vi/6_W_xLWtNa0/maxresdefault.jpg
    

    View Slide

29. FORK JOIN
    Рекурсивные задачи
    Общие задачи параллелизации
    Work stealing
    

    View Slide

30. http://www.javaspecialists.eu/archive/Issue223.html
    Blocking methods should not be called from
    within parallel streams in Java 8, otherwise
    the shared threads in the common
    ForkJoinPool will become inactive. In this
    newsletter we look at a technique to
    maintain a certain liveliness in the pool, even
    when some threads are blocked.
    MANAGED BLOCKER
    от Dr. Heinz M. Kabutz
    

    View Slide

31. TAKEAWAY: FORK JOIN POOL
    Эффективный
    Настроеный умными людьми
    Простота использования
    Есть подводные камни
    

    View Slide

32. View Slide

33. Победа типов над многопоточностью
    java.util.concurrent.CompletableFuture
    thenApply(Function / Consumer / etc)
    thenApplyAsync(Function / etc)
    

    View Slide

34. Completable Future
    https://vimeo.com/131394616
    

    View Slide

35. View Slide

36. ACTORS
    "Actors" универсальный
    примитив многопоточных
    вычислений.
    

    View Slide

37. ЧТО МОЖЕТ АКТОР?
    Реагировать на сообщения
    Породить конечное число акторов
    Ответить заказчику
    

    View Slide

38. View Slide

39. ТИПИЗИРОВАННЫЕ АКТОРЫ
    public static interface Squarer {
    //fire-forget
    void squareDontCare(int i);
    //non-blocking send-request-reply
    Future square(int i);
    //blocking send-request-reply
    Option squareNowPlease(int i);
    //blocking send-request-reply
    int squareNow(int i);
    }
    

    View Slide

40. ВЫВОДЫ: ACTORS
    ООП это про сообщения
    Multiplexing like a boss
    Supervision & Fault tolerance
    

    View Slide

41. http://static1.squarespace.com/static/50aa813ce4b0726ad3f3fdb0/51e1e393e4b0180cf3bcbb46/51e1e39ae4b0fa94cee721f9/1373758363472/forest-by-marshmallow-laser-feast-the-tree-mag-30.jpg
    

    View Slide

42. FIBERS
    Легковесные (зеленые)
    потоки которые
    контролируются отдельным
    “шедулером”.
    

    View Slide

43. View Slide

44. QUASAR FIBERS
    @Suspendable
    public void myMethod(Input x) {
    x.f();
    }
    

    View Slide

45. QUASAR FIBERS
    new Fiber() {
    @Override
    protected V run()
    throws SuspendExecution, InterruptedException {
    // your code
    }
    }.start();
    

    View Slide

46. FIBERS
    Quasar “freezes” the fiber’s stack
    into a continuation task that
    can be re-schedule later on.
    

    View Slide

47. ВЫВОДЫ: FIBERS
    Continuations
    Прогресс по всему фронту работ
    Модификация байткода программы
    Высокая скалируемость
    

    View Slide

48. View Slide

49. ТРАНЗАКЦИОННАЯ ПАМЯТЬ
    

    View Slide

50. STM
    import akka.stm.*;
    final Ref ref = new Ref(0);
    new Atomic() {
    public Object atomically() {
    return ref.set(5);
    }
    }.execute();
    

    View Slide

51. STM
    final TransactionalMap users = new
    TransactionalMap();
    // fill users map (in a transaction)
    new Atomic() {
    public Object atomically() {
    users.put("bill", new User("bill"));
    users.put("mary", new User("mary"));
    users.put("john", new User("john"));
    return null;
    }
    }.execute();
    

    View Slide

52. ВЫВОДЫ: TX MEMORY
    Retry / Fail
    ACID
    

    View Slide

53. THREADS
    ORGANIZED THREADS
    FORK-JOIN FRAMEWORK
    COMPLETABLE FUTURES ACTORS FIBERS
    SOFTWARE TRANSACTIONAL MEMORY
    

    View Slide

54. ЧТО МЫ ИМЕЕМ?
    

    View Slide

55. View Slide

56. https://twitter.com/CodeWisdom/status/834125287151501312
    

    View Slide

57. Seven Concurrency
    Models in Seven
    Weeks:
    When Threads Unravel
    by Paul Butcher
    https://pragprog.com/book/pb7con/seven-concurrency-models-in-seven-weeks
    

    View Slide

58. http://www.amazon.com/The-Multiprocessor-Programming-Revised-Reprint/dp/0123973376
    The Art of
    Multiprocessor
    Programming
    by Maurice Herlihy, Nir Shavit
    

    View Slide

59. oleg@zeroturnaround.com
    @shelajev
    Давайте дружить!
    

    View Slide