Principios básicos de multihilo

Optimizing Code in Java

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

Ejecución secuencial vs. paralela

Procesamiento secuencial -> las operaciones ocurren una tras otra
Procesamiento en paralelo -> varias operaciones ocurren a la vez

¿Cómo?

Las CPU modernas tienen varios núcleos
Hilo: la unidad más pequeña de ejecución de un programa
Multihilo reparte el trabajo entre estos núcleos

El monohilo es como una carretera de un solo carril donde los coches van en fila. El multihilo es como tener varios carriles por los que pueden circular a la vez.

Uso de hilos

La clase Thread permite crear nuevas rutas de ejecución
Cada Thread puede ejecutarse de forma independiente

Runnable task = () -> {
    System.out.println("Processing on thread: " + 
                       Thread.currentThread().getName());
};

Thread thread = new Thread(task);
thread.start();

Processing on thread: Thread-0

Trabajar con varios hilos

List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
for (int i = 0; i < 4; i++) {
    Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Processing data on Thread-" + i));
    threads.add(thread);
    thread.start();
}

for (Thread t : threads) {
    t.join(); // Waits for all threads to complete
}

// Processing data on Thread-0
// Processing data on Thread-2
// Processing data on Thread-1
// Processing data on Thread-3

Streams paralelos

Streams: función de Java 8+ para paralelismo simplificado
Gestiona automáticamente la creación y administración de hilos
Dos formas de crearlos:
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

Ejemplo de streams paralelos

// Procesamiento secuencial
List<Integer> result1 = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) {
    result1.add(numbers.get(i) * 2);
}

// Procesamiento secuencial con stream
List<Integer> result2 = numbers.stream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());


// Procesamiento en paralelo con parallel stream
List<Integer> result3 = numbers.parallelStream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());

Cuándo usar procesamiento paralelo

Operaciones intensivas de CPU
Procesamiento de datos independiente
Colecciones de datos grandes
Núcleos de CPU disponibles > 1
La sobrecarga de paralelizar puede no compensar si:
- Conjuntos de datos pequeños
- Operaciones simples

Resumen

Clase Thread para crear rutas de ejecución en paralelo
Streams paralelos para simplificar el procesamiento de colecciones
Los beneficios dependen de:
- Tipo de carga de trabajo
- Tamaño de los datos
- Núcleos disponibles

¡Vamos a practicar!

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