Temel çok iş parçacıklı çalışma ilkeleri

Java'da Kod Optimizasyonu

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

Ardışık vs paralel yürütme

Ardışık işleme -> işlemler teker teker gerçekleşir
Paralel işleme -> birden çok işlem aynı anda gerçekleşir

Nasıl?

Modern CPU'larda birden çok çekirdek vardır
İş parçacığı: program yürütmenin en küçük birimi
Çok iş parçacıklılık, işi bu çekirdeklere dağıtır

Tek iş parçacığı tek şeritli yola benzer; arabalar sırayla gider. Çok iş parçacığı çok şeritli yoldur; arabalar aynı anda ilerler!

İş parçacıklarını kullanma

Thread sınıfı yeni yürütme yolları oluşturmayı sağlar
Her Thread bağımsız çalışabilir

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

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

Processing on thread: Thread-0

Birden çok iş parçacığı ile çalışma

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

Paralel akışlar

Akışlar: paralellik için Java 8+ özelliği
İş parçacığı oluşturma ve yönetimini otomatik yapar
İki oluşturma yolu:
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

Paralel akış örneği

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

// Sequential processing with stream
List<Integer> result2 = numbers.stream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());


// Parallel processing with parallel stream
List<Integer> result3 = numbers.parallelStream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());

Paralel işlemi ne zaman kullanmalı

CPU yoğun işlemler
Bağımsız veri işleme
Büyük veri koleksiyonları
Kullanılabilir CPU çekirdeği > 1
Paralelleştirme maliyeti şu durumlarda değmeyebilir:
- Küçük veri kümeleri
- Basit işlemler

Özet

Paralel yürütme yolları oluşturmak için Thread sınıfı
Koleksiyonları sadeleştirilmiş şekilde işlemek için paralel akışlar
Yararlar şunlara bağlıdır:
- İş yükü türü
- Veri boyutu
- Mevcut çekirdek sayısı

Haydi pratik yapalım!

Java'da Kod Optimizasyonu