Программирование на Java - Н.А. Вязовик

Рассмотрим следующий пример:

public class ThreadTest implements Runnable {

// Отдельная группа, в которой будут

// находиться все потоки ThreadTest

public final static ThreadGroup GROUP = new ThreadGroup("Daemon demo");

// Стартовое значение, указывается при создании объекта

private int start;

public ThreadTest(int s) {

start = (s%2==0)? s: s+1;

new Thread(GROUP, this, "Thread "+ start).start();

}

public void run() {

// Начинаем обратный отсчет

for (int i=start; i>0; i--) {

try {

Thread.sleep(300);

}

catch (InterruptedException e) {

}

// По достижении середины порождаем

// новый поток с половинным начальным

// значением

if (start>2 && i==start/2)

{

new ThreadTest(i);

}

}

}

public static void main(String s[]) {

new ThreadTest(16);

new DaemonDemo();

}

}

public class DaemonDemo extends Thread {

public DaemonDemo() {

super("Daemon demo thread");

setDaemon(true);

start();

}

public void run() {

Thread threads[]=new Thread[10]; while (true) {

// Получаем набор всех потоков из

// тестовой группы

int count=ThreadTest.GROUP.activeCount();

if (threads.length<count) threads = new Thread[count+10]; count=ThreadTest.GROUP.enumerate(threads);

// Распечатываем имя каждого потока

for (int i=0; i<count; i++) {

System.out.print(threads[i].getName()+", ");

}

System.out.println();

try {

Thread.sleep(300);

}

catch (InterruptedException e) {

}

}

}

}

Пример 12.1.

В этом примере происходит следующее. Потоки ThreadTest имеют некоторое стартовое значение, передаваемое им при создании. В методе run() это значение последовательно уменьшается. При достижении половины от начальной величины порождается новый поток с вдвое меньшим начальным значением. По исчерпании счетчика поток останавливается. Метод main() порождает первый поток со стартовым значением 16. В ходе программы будут дополнительно порождены потоки со значениями 8, 4, 2.

За этим процессом наблюдает демон -поток DaemonDemo. Этот поток регулярно получает список всех существующих потоков ThreadTest и распечатывает их имена для удобства наблюдения.

Результатом программы будет:

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16,

Thread 16, Thread 8,

Thread 16, Thread 8,

Thread 16, Thread 8,

Thread 16, Thread 8,

Thread 16, Thread 8,

Thread 16, Thread 8, Thread 4,

Thread 16, Thread 8, Thread 4,

Thread 8, Thread 4,

Thread 4, Thread 2,

Thread 2,

Пример 12.2.

Несмотря на то, что демон -поток никогда не выходит из метода run(), виртуальная машина прекращает работу, как только все не- демон -потоки завершаются.

В примере использовалось несколько дополнительных классов и методов, которые еще не были рассмотрены:

* класс ThreadGroup

Все потоки находятся в группах, представляемых экземплярами класса ThreadGroup. Группа указывается при создании потока. Если группа не была указана, то поток помещается в ту же группу, где находится поток, породивший его.

Методы activeCount() и enumerate() возвращают количество и полный список, соответственно, всех потоков в группе.

* sleep()

Этот статический метод класса Thread приостанавливает выполнение текущего потока на указанное количество миллисекунд. Обратите внимание, что метод требует обработки исключения InterruptedException. Он связан с возможностью активизировать метод, который приостановил свою работу. Например, если поток занят выполнением метода sleep(), то есть бездействует на протяжении указанного периода времени, его можно вывести из этого состояния, вызвав метод interrupt() из другого потока выполнения. В результате метод sleep () прервется исключением InterruptedException.

Кроме метода sleep(), существует еще один статический метод yield() без параметров. Когда поток вызывает его, он временно приостанавливает свою работу и позволяет отработать другим потокам. Один из методов обязательно должен применяться внутри бесконечных циклов ожидания, иначе есть риск, что такой ничего не делающий поток затормозит работу остальных потоков.

Синхронизация

При многопоточной архитектуре приложения возможны ситуации, когда несколько потоков будут одновременно работать с одними и теми же данными, используя их значения и присваивая новые. В таком случае результат работы программы становится невозможно предугадать, глядя только на исходный код. Финальные значения переменных будут зависеть от случайных факторов, исходя из того, какой поток какое действие успел сделать первым или последним.

Рассмотрим пример:

public class ThreadTest {

private int a=1, b=2;

public void one() {

a=b;

}

public void two() {

b=a;

}

public static void main(String s[]) {

int a11=0, a22=0, a12=0;

for (int i=0; i<1000; i++) {

final ThreadTest o = new ThreadTest();

// Запускаем первый поток, который

// вызывает один метод

new Thread() {

public void run() {

o.one();

}

}

.start();

// Запускаем второй поток, который

// вызывает второй метод

new Thread() {

public void run() {

o.two();

}

}

.start();

// даем потокам время отработать

try {

Thread.sleep(100);

}

catch (InterruptedException e) {

}

// анализируем финальные значения

if (o.a==1 && o.b==1) a11++;

if (o.a==2 && o.b==2) a22++;

if (o.a!=o.b) a12++;

}

System.out.println(a11+" "+a22+" "+a12);

}

}

Пример 12.3.

В этом примере два потока исполнения одновременно обращаются к одному и тому же объекту, вызывая у него два разных метода, one() и two(). Эти методы пытаются приравнять два поля класса a и b друг другу, но в разном порядке. Учитывая, что исходные значения полей равны 1 и 2, соответственно, можно было ожидать, что после того, как потоки завершат свою работу, поля будут иметь одинаковое значение. Однако понять, какое из двух возможных значений они примут, уже невозможно. Посмотрим на результат программы:

135 864 1

Первое число показывает, сколько раз из тысячи обе переменные приняли значение 1. Второе число соответствует значению 2. Такое сильное преобладание одного из значений обусловлено последовательностью запусков потоков. Если ее изменить, то и количества случаев с 1 и 2 также меняются местами. Третье же число сообщает, что на тысячу случаев произошел один, когда поля вообще обменялись значениями!

При количестве итераций, равном 10000, были получены следующие данные, которые подтверждают сделанные выводы:

494 9498 8

А если убрать задержку перед анализом результатов, то получаемые данные радикально меняются:

0 3 997

Видимо, потоки просто не успевают отработать.

Итак, наглядно показано, сколь сильно и непредсказуемо может меняться результат работы одной и той же программы, применяющей многопоточную архитектуру. Необходимо учитывать, что в приведенном простом примере задержки создавались вручную методом Thread.sleep(). В реальных сложных системах задержки могут возникать в местах проведения сложных операций, их длина непредсказуема и оценить их последствия невозможно.

Для более глубокого понимания принципов многопоточной работы в Java рассмотрим организацию памяти в виртуальной машине для нескольких потоков.

Хранение переменных в памяти

Виртуальная машина поддерживает основное хранилище данных (main storage), в котором сохраняются значения всех переменных и которое используется всеми потоками. Под переменными здесь понимаются поля объектов и классов, а также элементы массивов. Что касается локальных переменных и параметров методов, то их значения не могут быть доступны другим потокам, поэтому они не представляют интереса.

Для каждого потока создается его собственная рабочая память (working memory), в которую перед использованием копируются значения всех переменных.

Рассмотрим основные операции, доступные для потоков при работе с памятью:

* use – чтение значения переменной из рабочей памяти потока;

* assign – запись значения переменной в рабочую память потока;

* read – получение значения переменной из основного хранилища;

* load – сохранение значения переменной, прочитанного из основного хранилища, в рабочей памяти;

* store – передача значения переменной из рабочей памяти в основное хранилище для дальнейшего хранения;

* write – сохраняет в основном хранилище значение переменной, переданной командой store.

Подчеркнем, что перечисленные команды не являются методами каких-либо классов, они недоступны программисту. Сама виртуальная машина использует их для обеспечения корректной работы потоков исполнения.

Поток, работая с переменной, регулярно применяет команды use и assign для использования ее текущего значения и присвоения нового. Кроме того, должны осуществляться действия по передаче значений в основное хранилище и из него. Они выполняются в два этапа. При получении данных сначала основное хранилище считывает значение командой read, а затем поток сохраняет результат в своей рабочей памяти командой load. Эта пара команд всегда выполняется вместе именно в таком порядке, т.е. нельзя выполнить одну, не выполнив другую. При отправлении данных сначала поток считывает значение из рабочей памяти командой store, а затем основное хранилище сохраняет его командой write. Эта пара команд также всегда выполняется вместе именно в таком порядке, т.е. нельзя выполнить одну, не выполнив другую.