OOP2 - Multiprocessing

Transcript

1. Thread • เหมือนเปิด Java 2 ตัวรันพร้อมกัน • แต่ใช้ตัวแปรร่วมกันได้
 (เรียกว่า Shared memory model)
2. Why threads • ข้อมูลจำนวนมากๆ • ทำอย่างอื่นรอกระบวนการที่ทำงานช้า (โหลดเว็บ, อ่านไฟล์, ประมวลผลเยอะ)
3. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No
4. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Balance = 500 Amount = 500
5. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Balance = 500
6. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Balance = 0
7. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Balance = 500 Amount = 500 Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Thread 1 Thread 2
8. Race condition Start Balance = 500 Start Thread 1 Thread 2
9. Race condition Start Balance > amount? Yes Balance = 500 Start Thread 1 Thread 2
10. Race condition Start Balance > amount? Yes Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes Thread 1 Thread 2 Balance = 500
11. Race condition Start Balance > amount? Yes Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes Thread 1 Thread 2 Balance = 0
12. Race condition Start Balance > amount? Yes Balance = 0 Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Thread 1 Thread 2
13. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes No Thread 1 Thread 2 Balance = -500
14. Synchronized synchronized บังคับให้เข้าแถวเรียงหนึ่งก่อนเข้าทำงาน ใช้ในกรณีที่ต้องการใช้ตัวแปรร่วมกันหลายๆ เธรด งาน
15. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes Balance = 0 Start Thread 1 Thread 2
16. Race condition Start Balance > amount? Balace -= amount End Yes Balance = 0 Start Balance > amount? End No Thread 1 Thread 2
17. แบ่งงาน • Master-Slave • Divide and Conquer • อื่นๆ (อ่านใน Gist เอา)
18. Master-Slave • ให้งานไป ไม่พอมาเอาเพิ่ม • Adder ใช้แบบนี้ 1 2 3 4 5 6 7 Thread 1 Thread 2 Thread 3
19. Master-Slave • ให้งานไป ไม่พอมาเอาเพิ่ม • Adder ใช้แบบนี้ 1 2 3 4 5 6 7 Thread 1 Thread 2 Thread 3
20. Master-Slave • ให้งานไป ไม่พอมาเอาเพิ่ม • Adder ใช้แบบนี้ 1 2 3 4 5 6 7 Thread 1 Thread 2 Thread 3
21. Master-Slave • ให้งานไป ไม่พอมาเอาเพิ่ม • Adder ใช้แบบนี้ 1 2 3 4 5 6 7 Thread 1 Thread 2 Thread 3
22. Divide and Conquer • ซอยปัญหาให้เล็กลงจนกว่าจะทำได้ • if(ปัญหาเล็กพอแล้ว){
 หาคำตอบ;
 }else{
 ซอยและแตกเธรดต่อ
 }
23. Divide and Conquer Cake 1,000 g
24. Divide and Conquer Cake 250 g Cake 250 g Cake 250 g Cake 250 g
25. Divide and Conquer Cake 250 g Cake 250 g Cake 250 g Cake 250 g Cake 125 g Cake 125 g
26. Fork-Join • Fork = แบ่งงานกันไปทำ • Join = รวมงาน รายงาน ระบบสุริยะฯ โลก ดวงอาทิตย์ ดาวพุธ ดาวศุกร์ งาน Fork สารบัญ ดวงอาทิตย์...........1 โลก…………….8 ดาวพุธ.................12 ดาวศุกร์...............15 Join
27. Join • หยุดรอจนกว่าเธรดนั้นจะทำงานเสร็จ
 
 ChildThread thread2 = new ChildThread();
 thread2.start();
 thread2.join();
 System.out.println(thread2.getAnswer());
28. Interrupt • เวลา Join/Sleep อาจเกิด InterruptedException • เธรดอื่นสามารถ “ปลุก” เธรดที่ join/sleep อยู่ได้ โดยการสั่ง interrupt() • ใช้แจ้งให้ทำงานอื่นต่อ (เช่น อัพเดต % การทำงาน)
29. Thread pool • การ start thread ใหม่ใช้เวลา • Thread pool คือการ recycle thread ที่ทำงานเสร็จ แล้วมาใช้งานใหม่ (คล้ายๆ master-slave)
30. ExecutorService • อยู่ใน java.util.concurrent.ExecutorService • ใช้จัดการคิวงาน: • ใส่งานลงในคิวด้วยคำสั่ง submit
 futuresList.add(eservice.submit(new Task(index))); • จะได้คำตอบเป็นตัวแปรชนิด Future • ExecutorService จะจัดการการ start thread, การของานในคิวโดยอัตโนมัติ
31. ExecutorService • Future มีเมธอด get() เพื่อดึงคำตอบ (จะหยุดเธรด จนกว่าจะได้คำตอบ) • ต้องเก็บ ArrayList ของ Future เอง
32. CompletionService • เหมือน ExecutorService • แต่เก็บ Future ให้อัตโนมัติ • มีเมธอด take() รอจนกว่าจะมีงานเสร็จสดๆ ร้อนๆ แล้วคืน Future นั้นออกมา
 
 taskResult = cservice.take().get();
33. Callback pattern • ไม่ใช้ Future • บอกตัวแม่เมื่อทำงานเสร็จแล้ว
 
 // starting task
 CallBackTask task = new CallBackTask(i);
 task.setCaller(this);
 // in task
 callBackTest.callBack(seq);
34. RecursiveTask ใช้เขียน Fork/Join
 
 class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
 public final int n;
 public Fibonacci(int n) { this.n = n; }
 public Integer compute() {
 if (n <= 1)
 return n;
 Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
 f1.fork();
 Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
 return f2.compute() + f1.join();
 }
 } เหมือน run() ใน Runnable
35. Message passing • เป็นทางเลือกอื่นจาก Shared memory model • ใช้ตัวแปรร่วมกันไม่ได้ แต่ส่งข้อความหากันได้ • เหมาะสำหรับการประมวลผลบน Network
36. Message passing • เป็นทางเลือกอื่นจาก Shared memory model • ใช้ตัวแปรร่วมกันไม่ได้ แต่ส่งข้อความหากันได้ • เหมาะสำหรับการประมวลผลบน Network
37. MapReduce A ไทย 30 สังคม 20 B ไทย 40 สังคม 15 C ไทย 10 สังคม 10 D ไทย 20 สังคม 20
38. MapReduce A ไทย 30 สังคม 20 B ไทย 40 สังคม 15 C ไทย 10 สังคม 10 D ไทย 20 สังคม 20 Score = 20 Count = 1 Score = 15 Count = 1 Score = 10 Count = 1 Score = 20 Count = 1 Map
39. MapReduce A ไทย 30 สังคม 20 B ไทย 40 สังคม 15 C ไทย 10 สังคม 10 D ไทย 20 สังคม 20 Score = 20 Count = 1 Score = 15 Count = 1 Score = 10 Count = 1 Score = 20 Count = 1 Reduce Score = 35 Count = 2 Score = 30 Count = 2 Score = 65 Count = 4
40. MapReduce A ไทย 30 สังคม 20 B ไทย 40 สังคม 15 C ไทย 10 สังคม 10 D ไทย 20 สังคม 20 Subject=Social Score = 20 Count = 1 Subject=Social Score = 15 Count = 1 Subject=Social Score = 10 Count = 1 Subject=Social Score = 20 Count = 1 Subject=Thai Score = 30 Count = 1 Subject=Thai Score = 40 Count = 1 Subject=Thai Score = 10 Count = 1 Subject=Thai Score = 20 Count = 1
41. MapReduce Subject=Social Score = 35 Count = 2 Subject=Social Score = 30 Count = 2 Subject=Thai Score = 70 Count = 2 Subject=Thai Score = 30 Count = 2
42. MapReduce Subject=Social Score = 65 Count = 4 Subject=Thai Score = 100 Count = 4