Principii de bază ale multi-threadingului

Optimizarea codului în Java

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

Execuție secvențială vs. paralelă

Procesare secvențială -> operațiile se execută una după alta
Procesare paralelă -> mai multe operații se execută simultan

Cum?

Procesoarele moderne au mai multe nuclee
Thread: cea mai mică unitate de execuție a unui program
Multi-threadingul distribuie lucrul pe aceste nuclee

Execuția pe un singur thread e ca o șosea cu o singură bandă. Multi-threadingul e ca o șosea cu mai multe benzi, unde mașinile circulă simultan!

Utilizarea thread-urilor

Clasa Thread permite crearea de noi căi de execuție
Fiecare Thread se poate executa independent

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

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

Processing on thread: Thread-0

Lucrul cu mai multe thread-uri

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

Stream-uri paralele

Stream-uri - funcționalitate Java 8+ pentru paralelism simplificat
Gestionează automat crearea și administrarea thread-urilor
Două moduri de creare:
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

Exemplu de stream-uri paralele

// 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());

Când să utilizați procesarea paralelă

Operații intensive CPU
Procesare independentă a datelor
Colecții mari de date
Nuclee CPU disponibile > 1
Paralelizarea poate să nu merite pentru:
- Seturi mici de date
- Operații simple

Rezumat

Clasa Thread pentru crearea căilor de execuție paralelă
Stream-uri paralele pentru procesarea simplificată a colecțiilor
Beneficiile depind de:
- Tipul sarcinii
- Dimensiunea datelor
- Nucleele disponibile

Să exersăm!

Optimizarea codului în Java