Базові принципи багатопотоковості

Оптимізація коду в Java

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

Послідовне vs паралельне виконання

Послідовне виконання -> операції йдуть одна за одною
Паралельне виконання -> кілька операцій тривають одночасно

Як?

Сучасні CPU мають кілька ядер
Потік: найменша одиниця виконання програми
Багатопотоковість розподіляє роботу між ядрами

Однопотоковість — це мов одна смуга руху: авто їдуть одне за одним. Багатопотоковість — кілька смуг, де авто рухаються паралельно!

Використання потоків

Клас Thread дає змогу створювати нові шляхи виконання
Кожен Thread може виконуватися незалежно

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

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

Processing on thread: Thread-0

Робота з кількома потоками

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

Паралельні стріми

Streams — можливість Java 8+ для спрощеного паралелізму
Автоматично керують створенням і життєвим циклом потоків
Два способи створення:
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

Приклад паралельних стрімів

// 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());

Коли варто використовувати паралельність

Обчислювально інтенсивні операції
Незалежна обробка даних
Великі колекції даних
Доступно ядер CPU > 1
Накладні витрати паралелізації можуть бути зайвими для:
- Малих наборів даних
- Простих операцій

Підсумок

Клас Thread для створення паралельних шляхів виконання
Паралельні стріми для спрощеної обробки колекцій
Переваги залежать від:
- Типу навантаження
- Розміру даних
- Кількості доступних ядер

Давайте потренуємось!

Оптимізація коду в Java