Потоки java синхронизация: Java | Синхронизация потоков. Оператор synchronized

Методы для работы с потоками в Java — Fandroid.info

Несколько полезных методов

Рассмотрим несколько полезных методов, которые могут пригодиться при работе с потоками.
1. Метод isAlive (). Этот метод возвращает true, если поток выполняется, и false, если не выполняется.
2. Метод jоin (). Он ждет завершения работы потока.
3. Метод wait (). Приостанавливает работу потока для предоставления работы с блоком кода другому потоку.
4. Метод notify (). Сообщает первому потоку, который вызвал wait (), что работа над блоком кода возможна.
5. Метод notifyAll (). Сообщает это же всем потокам, которые вызвали wait (). Выполняться будет поток с большим приоритетом (см. ниже).
6. Метод sleep (). Позволяет приостановить выполнение потока на какое-то количество миллисекунд.
7. Методы setPriorety () и getPriorety (). Устанавливает и возвращает приоритет потока (чем выше приоритет потока, тем больше у него прав на выполнение кода для двух конкурирующих потоков).
8. Метод yield (). Система приостанавливает выполнение этого потока и передает все ресурсы другим.
Синхронизация

Вернемся к обсуждению того, о чем мы говорили в начале этой темы, — блокировки. Блокировку для метода можно установить, например, с помощью ключевого слова synchronized. Объект, получивший возможность выполнять его первым, начинает его выполнять, и пока он не закончит работу с ним, другие объекты будут выстраиваться в очередь и выполнять его последовательно. Приведем пример (листинг 5.10).

Листинг 5.10.
Пример блокировки с использованием метода synchronized

При попытке вызвать метод Message второй создаваемый поток вынужден будет подождать, пока работу с объектом закончит первый.

Кроме того, в Java можно использовать блок synchronized, который работает аналогично методу synchronized. В блок помещаются операторы, а в параметрах блока указывается объект, который нужно синхронизировать (т. е. сделать доступным только для одного потока). Рассмотрим это на примере (листинг 5.11).

Листинг 5.11.
Пример блокировки с использованием блока synchronized

Аналогично можно поместить блок synchronized в метод run, указав в качестве объекта, который надо синхронизировать, объект е.
Во время выполнения программы возможна ситуация, когда два потока могут вызвать синхронизированные методы соседних классов. В таком случае говорят об обоюдной блокировке, или взаимоблокировке. Пусть у нас есть два объекта: object 1 и object2. Если они одновременно попытаются вызвать синхронизированные методы друг друга, это приведет к их взаимной блокировке (данная ситуация возможна не всегда, а только когда время выполнения потоков совпадет). Таких случаев по понятным причинам лучше не допускать.

Завершение работы потока

Поток завершается по окончании выполнения метода run — это нормальное явление. В более ранних версиях Java можно было искусственно завершать поток с помощью, например, метода stop (). Сейчас этот метод исключен из Java 2, и для остановки потоков необходимо использовать только метод run ().

Резюме
1. Обрабатывать исключения можно двумя способами: напрямую использовать классы для обработки исключений или применять блоки try/catch/ finally.
2. Для документации программы в формате HTML-файла достаточно добавить комментарий, а потом запустить утилиту javadoc.
3. Для документирования также используются теги. Они позволяют использовать специализированный формат документации.
4. Многопоточность— принцип построения программы, при котором в программе могут выполняться сразу несколько процессов. Единицей программы в таком случае будет поток.
5. Поток можно создавать в виде собственного класса, либо как наследника класса Thread, либо как реализацию интерфейса Runnable.
6. Чтобы метод или блок кода не выполнялся сразу двумя объектами, необходимо, чтобы объект, который первым вызвал этот поток, блокировал данный метод. Для этого в объявлении метода или блока кода необходимо поставить ключевое слово synchronized.
Вопросы
1. Что такое исключение?
2. Что такое класс Exception?
3. Что такое блок try/catch/finally?
4. Что такое утилита j avadoc и с каким типом комментариев она работает?
5. В каком виде представляется документированная версия вашего кода?
6. Что такое тег @author?
7. Что такое тег {@link} ?
8. Что такое принцип многопоточности?
9. Что такое поток?
10. Что такое класс Thread?
11. Что такое интерфейс Runnablе?
12. Что такое метод или блок кода с ключевым словом synchronized?
13. Что такое обоюдная блокировка?
14. Как можно приостанавливать выполнение потока?
15. Какие существуют основные методы для работы с потоками?
Контрольные упражнения
1. Создайте программу, которая использовала бы класс-исключение, в другом классе использовала бы его, а также имела документацию для каждого из классов.
2. Напишите программу, которая использует класс потока, созданный на основе класса Thread.
3. Переделайте программу из упражнения 2 так, чтобы класс потока был создан на основе реализации интерфейса Runnable.

< Предыдущая       Оглавление       Следующая >

Давайте синхронизировать потоки в Python

Для меня это был волшебный момент, внезапный инсайт, когда я впервые узнал о многопоточности. Меня восхитила сама возможность параллельного выполнения действий, (хотя важно заметить, что на компьютере с одноядерным процессором вычисления выполняются не строго параллельно, причем вычисления в Python распараллеливаются частично из-за наличия GIL-концепции ‑ способа синхронизации потоков в Python. Многопоточность открывает новые возможности для вычислений, но вслед за могуществом приходит и ответственность.

Имеется ряд проблем, возникающих при использовании многопоточности – попытка множества потоков получить доступ к одному и тому же фрагменту данных может привести к проблемам несовместимости или получению искаженной информации (например, фраза  HWeolrldo вместо  Hello World  на консоли). Подобные проблемы возникают, когда компьютеру не указан способ организации потоков.

Как правильно приказать компьютеру синхронизировать потоки? Для этого используются примитивы синхронизации — простые программные механизмы, обеспечивающие гармоничное взаимодействие потоков друг с другом.

В этом посте представлены некоторые популярные примитивы синхронизации в Python, определенные в стандартном модуле  threading.py. Большинство методов блокировки (то есть методов, блокирующих выполнение конкретного потока до тех пор, пока не выполнится условие) этих примитивов предоставляют дополнительные функции тайм-аута, но для простоты изложения они не будут здесь упоминаться. Также ради простоты описаны только основные функции этих объектов. Предполагается, что читатель обладает базовыми знаниями многопоточности в Python.

Изучим  Locks, RLocks, Semaphores, Events, Conditionsи Barriers. Разумеется, можно создавать собственные примитивы пользовательской синхронизации, используя описанные мной в качестве подклассов. Начнем с Locks как с простейшего из примитивов и постепенно перейдем к более сложным.

Locks

Примитивы Lock  вероятно, простейшие примитивы в Python. Для Lock возможны только два состояния ‑ заблокирован и разблокирован. Примитив создается в разблокированном состоянии и содержит два метода –  acquire() и  release().  Метод  acquire() блокирует Lock и выполнение блока до тех пор, пока метод  release() из другой сопрограммы не разблокирует его. Затем он снова блокирует Lock и возвращает значение True. Метод  release() вызывается только в заблокированном состоянии – устанавливает состояние разблокировки и немедленно возвращает управление. Вызов  release() в разблокированном состоянии приводит к RunTimeError.

Вот код, который использует примитив Lock для безопасного доступа к общей переменной:

#lock_tut.py

from threading import Lock, Thread
lock = Lock()
g = 0

def add_one():
   """
   Just used for demonstration. It’s bad to use the ‘global’
   statement in general.
   """
   
   global g
   lock.acquire()
   g += 1
   lock.release()

def add_two():
   global g
   lock.acquire()
   g += 2
   lock.release()

threads = []
for func in [add_one, add_two]:
   threads.append(Thread(target=func))
   threads[-1].start()

for thread in threads:
   """
   Waits for threads to complete before moving on with the main
   script.
   """
   thread.join()

print(g)

Этот код просто дает результат в виде числа 3, но теперь мы уверены, что две функции не изменяют значение глобальной переменной g одновременно, хотя работают в двух разных потоках. Таким образом, Lock  могут использоваться для предотвращения противоречивости в выходных данных, позволяя каждый раз только одному потоку изменять данные.

RLocks

Стандартный Lock не знает, какой поток блокируется в данный момент. Если блокировка сохраняется, блокируется любой из потоков, пытающихся получить доступ, даже если этот тот же самый поток, который уже удерживает блокировку. Именно для таких случаев и используется RLock — блокировка повторного входа. Вы можете расширить код в следующем фрагменте, добавив выходные инструкции для демонстрации возможностей RLock предотвращать нежелательную блокировку.

#rlock_tut.py
import threading

num = 0
lock = Threading.Lock()

lock.acquire()
num += 1
lock.acquire() # This will block.
num += 2
lock.release()


# With RLock, that problem doesn’t happen.
lock = Threading.RLock()

lock. acquire()
num += 3
lock.acquire() # This won’t block.
num += 4
lock.release()
lock.release() # You need to call release once for each call to acquire.

Возможно рекурсивное использование RLock — когда родительский вызов функции блокирует вложенный вызов. Таким образом  RLock используются для вложенного доступа к общим ресурсам.

Семафоры

Семафоры – это просто дополнительные счетчики. Вызов acquire() будет блокироваться семафором только после превышении определенного количества запущенных потоков acquire(). Значение соответствующего счетчика уменьшается на каждый вызов на acquire() и увеличивается на каждый вызов release(). Значение ValueError будет возникать, если вызовы release() будут пытаться увеличивать значение счетчика после достижения заданного максимального значения (количества потоков, которые допустимые семафором acquire() до применения блокировки). Следующий код демонстрирует использование семафоров для простой задачи производитель-потребитель.

#semaphores_tut.py
import random, time
from threading import BoundedSemaphore, Thread
max_items = 5
"""
Consider 'container' as a container, of course, with a capacity of 5
items. Defaults to 1 item if 'max_items' is passed.
"""
container = BoundedSemaphore(max_items)
def producer(nloops):
    for i in range(nloops):
        time.sleep(random.randrange(2, 5))
        print(time.ctime(), end=": ")
        try:
            container.release()
            print("Produced an item.")
        except ValueError:
            print("Full, skipping.")
def consumer(nloops):
    for i in range(nloops):
        time.sleep(random.randrange(2, 5))
        print(time.ctime(), end=": ")
        """
        In the following if statement we disable the default
        blocking behaviour by passing False for the blocking flag. 
        """
        if container.acquire(False):
            print("Consumed an item.")
        else:
            print("Empty, skipping.")
threads = []
nloops = random.randrange(3, 6)
print("Starting with %s items." % max_items)
threads.append(Thread(target=producer, args=(nloops,)))
threads.append(Thread(target=consumer, args=(random.randrange(nloops, nloops+max_items+2),)))
for thread in threads:  # Starts all the threads.
    thread.start()
for thread in threads:  # Waits for threads to complete before moving on with the main script.
    thread.join()
print("All done.")

Модуль  threading также предоставляет простой класс Semaphore. Класс Semaphore предоставляет счетчик, позволяющий вызывать release() произвольное количество раз. Однако, чтобы избежать ошибок при программировании, лучше использовать BoundedSemaphore, который вызывает ошибку, если вызов release() пытается увеличивать значение счетчика выше заданного максимального значения.

Семафоры, как правило, используются для ограничения ресурсов, например, ограничения доступа к серверу, допуская обрабатывать только 10 клиентов за раз. В этом случае несколько потоков соединений конкурируют за ограниченный ресурс (в нашем примере это сервер).

Events

Примитив синхронизации Event работает как простой коммуникатор между потоками. Он использует внутренний флаг, который потоки могут устанавливать set() или сбрасывать clear().  Другие потоки могут ожидать  wait() установки внутреннего флага set(). Метод  wait()  блокирует пока флаг не станет истинным. Следующий фрагмент демонстрирует, как Event могут использоваться для запуска действий.

#event_tut.py
import random, time
from threading import Event, Thread

event = Event()

def waiter(event, nloops):
    for i in range(nloops):
    print(“%s. Waiting for the flag to be set. ” % (i+1))
    event.wait() # Blocks until the flag becomes true.
    print(“Wait complete at:”, time.ctime())
    event.clear() # Resets the flag.
    print()

def setter(event, nloops):
    for i in range(nloops):
    time.sleep(random.randrange(2, 5)) # Sleeps for some time.
    event.set()

threads = []
nloops = random.randrange(3, 6)

threads.append(Thread(target=waiter, args=(event, nloops)))
threads[-1].start()
threads.append(Thread(target=setter, args=(event, nloops)))
threads[-1].start()

for thread in threads:
    thread.join()

print(“All done.”)

Conditions

Объект Condition является просто усовершенствованным вариантом объекта Event. Он тоже работает как коммуникатор между потоками и может применяться для уведомления notify() других потоков об изменении состояния программы. Например, его можно использовать для сигнализации доступности ресурса. Другие потоки также должны получать условие acquire() (и, следовательно, связанное с ним блокирование) до ожидания wait() для удовлетворения условия. Кроме того, поток должен освободить release() по условию Condition после завершения связанных с ним действий, так что другие потоки могут получить условие для своих целей. Нижеследующий код демонстрирует реализацию другой простой проблемы производитель-потребитель с помощью объекта Condition.

#condition_tut.py
import random, time
from threading import Condition, Thread
"""
'condition' variable will be used to represent the availability of a produced
item.
"""
condition = Condition()
box = []
def producer(box, nitems):
    for i in range(nitems):
        time.sleep(random.randrange(2, 5))  # Sleeps for some time.
        condition.acquire()
        num = random.randint(1, 10)
        box. append(num)  # Puts an item into box for consumption.
        condition.notify()  # Notifies the consumer about the availability.
        print("Produced:", num)
        condition.release()
def consumer(box, nitems):
    for i in range(nitems):
        condition.acquire()
        condition.wait()  # Blocks until an item is available for consumption.
        print("%s: Acquired: %s" % (time.ctime(), box.pop()))
        condition.release()
threads = []
"""
'nloops' is the number of times an item will be produced and
consumed.
"""
nloops = random.randrange(3, 6)
for func in [producer, consumer]:
    threads.append(Thread(target=func, args=(box, nloops)))
    threads[-1].start()  # Starts the thread.
for thread in threads:
    """Waits for the threads to complete before moving on
       with the main script.
    """
    thread.join()
print("All done.")

Возможны и другие применения для Condition. Например, при разработке потокового API, который уведомляет клиента о времени начала доступности данных.

Barriers

Барьеры являются простыми примитивами синхронизации и используются потоками для ожидании друг друга. Каждый поток пытается передать барьер с помощью вызова метода wait(), который будет блокироваться, пока все потоки не создадут этот вызов. Как только это произойдет, потоки будут запущены одновременно. Следующий фрагмент демонстрирует использование Barrier.

#barrier_tut.py
from random import randrange
from threading import Barrier, Thread
from time import ctime, sleep

num = 4
# 4 threads will need to pass this barrier to get released.
b = Barrier(num)
names = [“Harsh”, “Lokesh”, “George”, “Iqbal”]

def player():
    name = names.pop()
    sleep(randrange(2, 5))
    print(“%s reached the barrier at: %s” % (name, ctime()))
    b.wait()
    
threads = []
print(“Race starts now…”)

for i in range(num):
    threads. append(Thread(target=player))
    threads[-1].start()
"""
Following loop enables waiting for the threads to complete before moving on with the main script.
"""
for thread in threads:
    thread.join()
print()
print(“Race over!”)

Для барьеров можно найти множество применений, одним из которых может стать синхронизация работы сервера и клиента, поскольку серверу часто приходится ожидать клиента после инициализации.

На этом завершим обсуждение примитивов синхронизации в Python.

Этот пост написан как решение упражнения в книге «Программирование приложений на основе ядра Python» Уэсли Чана. Если этот пост вам понравился, познакомьтесь с другими моими работами из этой книги на GitHub. Исходные коды из этой статьи также доступны в моем профиле.

Перевод статьи Saurabh Chaturvedi: Let’s Synchronize Threads in Python

Потоки выполнения. Синхронизация. Программирование на Java

Читайте также

ГЛАВА 7 Потоки и планирование выполнения

ГЛАВА 7
Потоки и планирование выполнения
Основной единицей выполнения в Windows является поток, и одновременно несколько потоков могут выполняться в рамках одного процесса, разделяя его адресное пространство и другие ресурсы. В главе 6 процессы ограничивались только одним

Синхронизация куч

Синхронизация куч
В NT для синхронизации доступа к кучам (глава 5) предусмотрены две функции — HeapLock и HeapUnlock. В каждой из этих функций единственным аргументом является дескриптор. Эти функции удобно применять в тех случаях, когда используется флаг HEAP_NO_SERIALIZE, или когда

Синхронизация и параллелизм

Синхронизация и параллелизм
Ядро подвержено состояниям конкуренции за ресурсы (race condition). В отличие от однопоточной пользовательской программы, ряд свойств ядра позволяет осуществлять параллельные обращения к ресурсам общего доступа, и поэтому требуется выполнять

Синхронизация ETag и Last-Modified

Синхронизация ETag и Last-Modified
Проблема ETag состоит в том, что обычно они используют атрибуты, специфичные в пределах одного сервера. ETag не совпадут, если браузер загрузит компонент страницы с одного сервера и попробует проверить его с другим сервером (у которого время

Синхронизация

Синхронизация
Иногда очень сложно отказаться от работы со старыми программами. По разным причинам – многие «прикипели» к интерфейсу любимого электронного календаря, где-то та или иная программа является корпоративным стандартом… Но это совсем не значит, что от

Синхронизация

Синхронизация
Для того чтобы фотографии любого вашего альбома прямо из Picasa появились в Интернете на сервисе Picasa Web Albums, необходимо совершить всего два простых действия. Во-первых, щелкнуть на ссылке «Веб-альбомы» над строкой поиска и ввести данные своей учетной записи

11.

2.7. Синхронизация файлов

11.2.7. Синхронизация файлов
Когда программа пишет данные в файл, обычно они сохраняются в кэше ядра до тех пор, пока оно не выполнит запись на физический носитель (такой как жесткий диск), но ядро возвращает управление программе сразу после того, как данные скопируются в кэш.

25.2.4. Синхронизация базы данных

25.2.4. Синхронизация базы данных
qdbm кэширует данные в оперативной памяти для ускорения доступа к базе данных, а ядро Linux кэширует записи на диске, чтобы свести к минимуму задержку между вызовами функции write(). Чтобы база данных, хранящаяся на диске, оставалась согласованной с

1 Синхронизация данных 

1
Синхронизация данных 
Итак, определимся. Вы перспективный работник успевающей компании. Вам необходимо всегда иметь при себе самые последние версии каких-то документов. Вам часто приходится изменять документы, причем на разных компьютерах. И все это вы обязаны делать

Синхронизация потоков

Синхронизация потоков
Обычным требованием для многопоточных приложений является синхронизация работы нескольких потоков. Для этого в Qt предусмотрены следующие классы: QMutex, QReadWriteLock, QSemaphore и QWaitCondition.Класс QMutex обеспечивает такую защиту переменной или участка

13.2. Синхронизация потоков

13.2. Синхронизация потоков
Почему необходима синхронизация? Потому что из-за «чередования» операций доступ к переменным и другим сущностям может осуществляться в порядке, который не удается установить путем чтения исходного текста отдельных потоков. Два и более потоков,

Синхронизация данных

Синхронизация данных
Последствий большинства операций, приводящих к потере данных (случайное или намеренное удаление, форматирование или выход из строя накопителя), обычно можно избежать с помощью резервного копирования. Однако это не единственная опасность,

Синхронизация и директива critical

Синхронизация и директива critical
Директива critical исключает параллельное выполнение следующего за ней оператора.
{$omp critical имя}
оператор;
Этот оператор образует критическую секцию – участок кода, который не может выполняться одновременно несколькими потоками.Только

Глава 13 Синхронизация данных

Глава 13
Синхронизация данных
• VuBrief• SmartSync ProАктивные пользователи – а к таковым относится большинство владельцев ноутбуков – вынуждены работать более чем с одним компьютером. Нередко даже в одной семье есть несколько компьютеров. Перед многими пользователями также

Синхронизация

Синхронизация
При совместном использовании нескольких различных устройств важно обеспечить их полную синхронизацию. Работа всего оборудования должна опираться на одинаковую информацию о времени, а обслуживающие программы – уметь работать с разнообразными типами

Delta — платформа синхронизации и обогащения данных от Netflix

В больших системах часто используются многочисленные хранилища данных, каждое из которых используется для определенных вещей, таких как хранение определенного типа данных, расширенный поиск или кэширование. Иногда возникает необходимость в синхронизации нескольких хранилищ данных и в обогащении данных в хранилище путем вызова внешних служб. Чтобы удовлетворить эти потребности, Netflix создал Delta, платформу для согласованной, управляемой событиями синхронизации и обогащения данных.В сообщении в блоге команда Delta, все старшие инженеры-программисты Netflix, описывает проблемы и делает обзор дизайна Delta.

Существует несколько существующих шаблонов и решений для синхронизации двух хранилищ данных, таких как двойная запись, использование таблиц журналов и распределенные транзакции. Однако команда увидела проблемы и ограничения в этих решениях и поэтому решила создать платформу Delta.

В дополнение к синхронизации хранилищ данных, Delta позволяет обогащать данные путем вызова других служб.Во время синхронизации события отслеживания измененных данных (CDC) считываются из хранилища данных с помощью соединителя Delta и Keystone (конвейера потоковой передачи данных Netflix с использованием Kafka) и сохраняются в теме. Затем приложение Delta считывает события из темы, вызывает другие службы для сбора дополнительных данных и, наконец, сохраняет расширенные данные в другом хранилище данных. Команда утверждает, что весь процесс происходит почти в реальном времени, а это означает, что хранилища данных, зависящие от синхронизации, обновляются сразу после исходного хранилища.

Delta-Connector — это служба CDC, которая фиксирует изменения из журналов транзакций и дампов хранилища данных. Дампы используются, потому что команда обнаружила, что журналы обычно не содержат полной истории изменений. Обычно считанные изменения сериализуются как события Delta, чтобы избавить потребителя от обработки различных типов изменений. Команда отмечает, что Delta также предлагает некоторые расширенные функции, в том числе возможность запускать дамп вручную в любое время, отсутствие блокировок для таблиц и высокую доступность за счет использования резервных экземпляров.

Транспортный уровень Delta-событий основан на платформе обмена сообщениями на платформе Netflix Keystone. Чтобы гарантировать гарантированное поступление событий в производные хранилища, они предлагают специально созданный кластер Kafka с конфигурацией, увеличенным коэффициентом репликации и обработкой экземпляров брокера, чтобы лучше справляться с этим требованием. В экстремальных ситуациях события все еще могут быть потеряны, и поэтому они используют систему отслеживания сообщений для обнаружения этого.

Уровень обработки в Delta основан на платформе Netflix SPaaS, которая обеспечивает интеграцию Apache Flink с их экосистемой.Платформа предоставляет функциональные возможности для общих потребностей обработки и использует язык, специфичный для предметной области (DSL) на основе аннотаций, для определения процесса. Упомянутые преимущества включают в себя то, что пользователи могут сосредоточиться на бизнес-логике, упрощенной работе и оптимизации, которая прозрачна для пользователей.

Delta работает в производстве уже более года, и команда разработчиков считает, что это имеет решающее значение для многих приложений Netflix Studio. Он упростил группам реализацию таких сценариев использования, как индексирование поиска, хранилище данных и рабочие процессы, управляемые событиями.

В дальнейшем авторы намерены более подробно описать ключевые компоненты Delta.

Для CDC доступно несколько инструментов, одним из которых является Debezium, который был представлен на конференции microXchg 2019 в Берлине.

Синхронизация мультимодальных записей с использованием выравнивания аудио-аудио

В чем разница между синхронизированными и параллельными коллекциями в Java?

Синхронизированные и параллельные коллекции
Хотя классы Synchronized и Concurrent Collection обеспечивают потокобезопасность, различия между ними заключаются в производительности , масштабируемости и способах достижения потоковой безопасности.Синхронизированные коллекции, такие как синхронизированные HashMap, Hashtable, HashSet, Vector и synchronized ArrayList, намного медленнее, чем их параллельные аналоги, например. ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList и CopyOnWriteHashSet. Основная причина такой медлительности — блокировка ; синхронизированная коллекция блокирует всю коллекцию, например Вся карта или список, в то время как одновременный сбор никогда не блокирует всю карту или список.

Они обеспечивают безопасность потока за счет использования передовых и сложных методов, таких как снятие замков.Например, ConcurrentHashMap делит всю карту на несколько сегментов и блокирует только соответствующие сегменты, что позволяет нескольким потокам получать доступ к другим сегментам того же ConcurrentHashMap без блокировки.

Точно так же CopyOnWriteArrayList позволяет нескольким потокам чтения читать без синхронизации, и когда происходит запись, он копирует весь ArrayList и меняет местами новый.

Итак, если вы используете параллельные классы сбора в их благоприятных условиях, напримердля большего чтения и меньшего количества обновлений они намного более масштабируемы, чем синхронизированные коллекции.

Кстати, классы Collection — это сердце Java API, хотя я считаю, что их разумное использование — это искусство. Это мой личный опыт, когда я улучшил производительность с помощью ArrayList, где унаследованные коды используются без надобности. Вектор и т. Д. JDK 1.5 представляет несколько хороших параллельных коллекций, которые очень эффективны для приложений Java большого объема с малой задержкой.

И, если вы новичок в мире Java, я также рекомендую вам пройти The Complete Java MasterClass на Udemy, чтобы изучить Java лучше и более структурированным способом.Это один из лучших и современных курсов по изучению Java в Интернете.

Синхронизированные коллекции и параллельные коллекции в Java

Синхронизированные классы коллекций, Hashtable и Vector, и синхронизированные классы-оболочки, Collections.synchronizedMap () и Collections.synchronizedList (), предоставляют базовую условно-поточно-ориентированную реализацию Map и List.

Однако несколько факторов делают их непригодными для использования в приложениях с высокой степенью параллелизма, наиболее важно то, что их единственная блокировка для всей коллекции является препятствием для масштабируемости, и часто возникает необходимость заблокировать коллекцию на значительное время во время итерации, чтобы предотвратить ConcurrentModificationException.

Реализации ConcurrentHashMap и CopyOnWriteArrayList обеспечивают гораздо более высокий уровень параллелизма и масштабируемости, сохраняя при этом безопасность потоков с некоторыми незначительными компромиссами в своих обещаниях вызывающим абонентам.

ConcurrentHashMap и CopyOnWriteArrayList не обязательно полезны везде, где вы можете использовать HashMap или ArrayList, но они предназначены для оптимизации определенных общих ситуаций. Многие параллельные приложения выиграют от их использования.

Итак, в чем разница между Hashtable и ConcurrentHashMap, оба они могут использоваться в многопоточной среде, но как только размер Hashtable становится значительно большим, производительность падает, потому что для итерации его необходимо заблокировать на более длительный срок?

Поскольку ConcurrentHashMap представил концепцию сегментации, не имеет значения, насколько большим он станет, потому что только определенные его части блокируются для обеспечения безопасности потоков, поэтому многие другие читатели могут по-прежнему получать доступ к картам, не дожидаясь завершения итерации.

Вы также можете ознакомиться с Core Java Volume 1 — Fundamentals by Cay S. Horstmann, чтобы узнать больше о том, как работает параллельная коллекция. Я нашел в этой книге объяснения различных аспектов Java API и языка программирования, которые очень информативны и легко усваиваются. Это основная причина, по которой я настоятельно рекомендую эту книгу.

Вот и вся разница между синхронизированными и параллельными классами коллекций в Java . В сводке параллельные коллекции используют передовую технику для обеспечения безопасности потоков без ущерба для масштабируемости.Например, ConcurrentHashMap блокирует только определенную часть карты, в то время как Hashtable блокирует полную карту при выполнении итерации или выполнении любой операции записи.

Дальнейшее обучение
Углубленное изучение Java: стать полным Java-инженером
Основы Java: Коллекции
Структуры данных и алгоритмы: Глубокое погружение с использованием Java
Алгоритмы и структуры данных — Часть 1 и 2
Структуры данных в Java 9 Хайнц Kabutz

Reactor 3 Справочное руководство

Когда мы представили Flux и Mono , мы показали пример «мраморной диаграммы». Они находятся во всем javadoc, чтобы более наглядно объяснить поведение оператора.

В этом разделе мы немного углубимся в условные обозначения, используемые в документации Reactor для этих мраморных диаграмм.
Во-первых, давайте посмотрим, как представлены наиболее распространенные шаблоны операторов.

Некоторые операторы являются методами экземпляра: их вывод создается путем вызова метода в экземпляре источника Flux (например, Flux output = source.fluxOperator () ):

Другие операторы — это статические методы. Они по-прежнему могут принимать источник в качестве входного параметра, как в Flux output = Flux.merge (sourceFlux1, sourcePublisher2) .
Они представлены ниже:

Обратите внимание, что иногда мы представляем несколько вариантов или вариантов поведения в зависимости от ввода оператора, и в этом случае используется один оператор «box», но исходный и выходной варианты разделены, как показано ниже:

Это основные случаи, но некоторые операторы демонстрируют несколько более сложные шаблоны.

Например, ParallelFlux создает несколько рельсов, поэтому у них есть несколько выходов Flux .
Они представлены один под другим, как на следующей диаграмме:

Оконные операторы создают Flux > : основной Flux уведомляет о каждом открытии окна, а внутренний Flux представляет содержимое и завершение окна.
Окна представлены как ответвления от основного Flux , как на следующей диаграмме:

Иногда операторы принимают на входе «сопутствующего издателя» ( Flux , Mono или произвольный Reactive Stream Publisher ).Такие сопутствующие издатели помогают настроить поведение оператора, который будет использовать некоторые из сигналов сопутствующего в качестве триггера для своего внутреннего поведения.
Они представлены как на следующей диаграмме:

Теперь, когда мы рассмотрели наиболее распространенные шаблоны операторов, давайте покажем графическое представление всех различных сигналов, событий и элементов, которые могут происходить в Flux или Mono :

Наконец, в том же духе у нас есть графическое представление побочных эффектов , которые возникают вместе с сигналами реактивного потока:

.