Блог

Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex'ом

Когда многопоточность ускоряет приложения и как её реализовать. Пример кода.
28 февраля 2018Cbc0f0509128ea8a7487ec71c1240fb531db396bМария Лисянская2956717

Какая тема вызывает больше всего вопросов и затруднений у начинающих? Когда я спросила об этом преподавателя и Java-программиста Александра Пряхина, он сразу ответил: «Многопоточность». Спасибо ему за идею и помощь в подготовке этой статьи!

Мы заглянем во внутренний мир приложения и его процессов, разберёмся, в чём суть многопоточности, когда она полезна и как её реализовать   —  на примере Java. Если учите другой язык ООП, не огорчайтесь: базовые принципы одни и те же.

О потоках и их истоках

Чтобы понять многопоточность, сначала вникнем, что такое процесс. Процесс – это часть виртуальной памяти и ресурсов, которую ОС выделяет для выполнения программы. Если открыть несколько экземпляров одного приложения, под каждый система выделит по процессу. В современных браузерах за каждую вкладку может отвечать отдельный процесс.

Вы наверняка сталкивались с «Диспетчером задач» Windows (в Linux это  — «Системный монитор») и знаете, что лишние запущенные процессы грузят систему, а самые «тяжёлые» из них часто зависают, так что их приходится завершать принудительно.

Но пользователи любят многозадачность: хлебом не корми — дай открыть с десяток окон и попрыгать туда-сюда. Налицо дилемма: нужно обеспечить одновременную работу приложений и при этом снизить нагрузку на систему, чтобы она не тормозила. Допустим, «железу» не угнаться за потребностями владельцев —  нужно решать вопрос на программном уровне.

Мы хотим, чтобы в единицу времени процессор успевал выполнить больше команд и  обработать больше данных. То есть нам надо уместить в каждом кванте времени больше выполненного кода. Представьте единицу выполнения кода в виде объекта  —  это и есть поток.

К сложному делу легче подступиться, если разбить его на несколько простых. Так и при работе с памятью: «тяжёлый» процесс делят на потоки, которые занимают меньше ресурсов и скорее доносят код до вычислителя (как именно  —  см. ниже).

У каждого приложения есть как минимум один процесс, а у каждого процесса  —   минимум один поток, который называют главным и из которого при необходимости запускают новые.

Разница между потоками и процессами

  • Потоки используют память, выделенную под процесс, а процессы требуют себе отдельное место в памяти. Поэтому потоки создаются и завершаются быстрее: системе не нужно каждый раз выделять им новое адресное пространство, а потом высвобождать его.

  • Процессы работают каждый со своими данными  —  обмениваться чем-то они могут только через механизм межпроцессного взаимодействия. Потоки обращаются к данным и ресурсам друг друга напрямую: что изменил один  —  сразу доступно всем. Поток может контролировать «собратьев» по процессу, в то время как процесс контролирует исключительно своих «дочек». Поэтому переключаться между потоками быстрее и коммуникация между ними организована проще.

Какой отсюда вывод? Если вам нужно как можно быстрее обработать большой объём данных, разбейте его на куски, которые можно обрабатывать отдельными потоками, а затем соберите результат воедино. Это лучше, чем плодить жадные до ресурсов процессы.

Но почему такое популярное приложение как Firefox идёт по пути создания нескольких процессов? Потому что именно для браузера изолированная работа вкладок  —  это надёжно и гибко. Если с одним процессом что-то не так, не обязательно завершать программу целиком  —  есть возможность сохранить хотя бы часть данных.

Что такое многопоточность

Вот мы и подошли к главному. Многопоточность  —  это когда процесс приложения разбит на потоки, которые параллельно — в одну единицу времени — обрабатываются процессором.

Вычислительная нагрузка распределяется между двумя или более ядрами, так что интерфейс и другие компоненты программы не замедляют работу друг друга.

Многопоточные приложения можно запускать и на одноядерных процессорах, но тогда  потоки выполняются по очереди: первый поработал, его состояние сохранили — дали поработать второму, сохранили — вернулись к первому или запустили третий, и т.д.

Занятые люди жалуются, что у них всего две руки. Процессы и программы могут иметь столько рук, сколько нужно для скорейшего выполнения задачи.

Жди сигнала: синхронизация в многопоточных приложениях

Представьте, что несколько потоков пытаются одновременно изменить одну и ту же область данных. Чьи изменения будут в итоге приняты, а чьи  —  отменены? Чтобы работа с общими ресурсами не приводила к путанице, потокам нужно координировать свои действия. Для этого они обмениваются информацией с помощью сигналов. Каждый поток сообщает другим, что он сейчас делает и каких изменений ждать. Так данные всех потоков о текущем состоянии ресурсов синхронизируются.  

В категориях объектно-ориентированного программирования сигналы  —  это объекты синхронизации. У каждого из них  —  своя роль во взаимодействии.

Основные средства синхронизации

Взаимоисключение (mutual exclusion, сокращённо  —  mutex)  — «флажок», переходящий к потоку, который в данный момент имеет право работать с общими ресурсами. Исключает доступ остальных потоков к занятому участку памяти. Мьютексов в приложении может быть несколько, и они могут разделяться между процессами. Есть подвох: mutex заставляет приложение каждый раз обращаться к ядру операционной системы, что накладно.

Семафор  —  позволяет вам ограничить число потоков, имеющих доступ к ресурсу в конкретный момент. Так вы снизите нагрузку на процессор при выполнении кода, где есть узкие места. Проблема в том, что оптимальное число потоков зависит от машины пользователя.

Событие  —  вы определяете условие, при наступлении которого управление передаётся нужному потоку. Данными о событиях потоки обмениваются, чтобы развивать и логически продолжать действия друг друга. Один получил данные, другой проверил их корректность, третий  —  сохранил на жёсткий диск. События различаются по способу отмены сигнала о них. Если нужно уведомить о событии несколько потоков, для остановки сигнала придётся вручную ставить функцию отмены. Если же целевой поток только один, можно создать событие с автоматическим сбросом. Оно само остановит сигнал, после того как он дойдёт до потока. Для гибкого управления потоками события можно выстраивать в очередь.

Критическая секция  — более сложный механизм, который объединяет в себе счётчик цикла и семафор. Счётчик позволяет отложить запуск семафора на нужное время. Преимущество в том, что ядро задействуется лишь в случае, если секция занята и нужно включать семафор. В остальное время поток выполняется в пользовательском режиме. Увы, секцию можно использовать только внутри одного процесса.

Как реализовать многопоточность в Java

За работу с потоками в Java отвечает класс Thread. Создать новый поток для выполнения задачи — значит создать экземпляр класса Thread и связать его с  нужным кодом. Сделать это можно двумя путями:

  1. образовать от Thread подкласс;

  2. имплементировать в своём классе интерфейс Runnable, после чего передавать экземпляры класса в конструктор Thread.

Пока мы не будем затрагивать тему тупиковых ситуаций (deadlock'ов), когда потоки блокируют работу друг друга и зависают  —  оставим это для следующей статьи. А сейчас перейдём к практике.

Пример многопоточности в Java: пинг-понг мьютексами

Если вы думаете, что сейчас будет что-то страшное  —  выдохните. Работу с объектами синхронизации мы рассмотрим почти в игровой форме: два потока будут перебрасываться mutex'ом. Но по сути вы увидите реальное приложение, где в один момент времени только один поток может обрабатывать общедоступные данные.

Сначала создадим класс, наследующий свойства уже известного нам Thread, и напишем метод «удара по мячу» (kickBall):

public class PingPongThread extends Thread{
   PingPongThread(String name){
       this.setName(name); // переопределяем имя потока
   }

   @Override
   public void run() {
       Ball ball = Ball.getBall();
       while(ball.isInGame()){
           kickBall(ball);
       }
   }

   private void kickBall(Ball ball) {
       if(!ball.getSide().equals(getName())){
           ball.kick(getName());
       }
   }
}

Теперь позаботимся о мячике. Будет он у нас не простой, а памятливый: чтоб мог рассказать, кто по нему ударил, с какой стороны и сколько раз. Для этого используем mutex: он будет собирать информацию о работе каждого из потоков  —  это позволит изолированным потокам общаться друг с другом. После 15-го удара выведем мяч из игры, чтоб его сильно не травмировать.

public class Ball {
   private int kicks = 0;
   private static Ball instance = new Ball();
   private String side = "";
   private Ball(){}
   static Ball getBall(){
       return instance;
   }

   synchronized void kick(String playername){
       kicks++;
       side = playername;
       System.out.println(kicks + " " + side);
   }

   String getSide(){
       return side;
   }

   boolean isInGame(){
       return (kicks < 15);
   }
}

А теперь на сцену выходят два потока-игрока. Назовём их, не мудрствуя лукаво, Пинг и Понг:

public class PingPongGame {
   PingPongThread player1 = new PingPongThread("Ping");
   PingPongThread player2 = new PingPongThread("Pong");

   Ball ball;
   PingPongGame(){
       ball = Ball.getBall();
   }

   void startGame() throws InterruptedException {
       player1.start();
       player2.start();
   }
}

«Полный стадион народа  —  время начинать матч». Объявим об открытии встречи официально  —  в главном классе приложения:

public class PingPong {
   public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
       PingPongGame game = new PingPongGame();
       game.startGame();
   }
}

Как видите, ничего зубодробительного здесь нет. Это пока только введение в многопоточность, но вы уже представляете, как это работает, и можете экспериментировать  — ограничивать длительность игры не числом ударов, а по времени, например. Мы ещё вернёмся к теме многопоточности —  рассмотрим пакет java.util.concurrent, библиотеку Akka и механизм volatile. А еще поговорим о реализации многопоточности на Python.

Новые комментарии

Спасибо,
что читаете наш блог!
Posts popup