Работа с приоритетами

Рассмотрим, как в Java можно назначать потокам приоритеты. Для этого в классе Thread существуют методы getPriority() и setPriority(), а также объявлены три константы:

MIN_PRIORITYMAX_PRIORITYNORM_PRIORITY

Из названия понятно, что их значения описывают минимальное, максимальное и нормальное (по умолчанию) значения приоритета.

Рассмотрим следующий пример:

public class ThreadTest implements Runnable { public void run() { double calc; for (int i=0; i<50000; i++) { calc=Math.sin(i*i); if (i%10000==0) { System.out.println(getName()+ " counts " + i/10000); } } } public String getName() { return Thread.currentThread().getName(); } public static void main(String s[]) { // Подготовка потоков Thread t[] = new Thread[3]; for (int i=0; i<t.length; i++) { t[i]=new Thread(new ThreadTest(), "Thread "+i); } // Запуск потоков for (int i=0; i<t.length; i++) { t[i].start(); System.out.println(t[i].getName()+ " started"); } }}

В примере используется несколько новых методов класса Thread:

getName()

Обратите внимание, что конструктору класса Thread передается два параметра. К реализации Runnable добавляется строка. Это имя потока, которое используется только для упрощения его идентификации. Имена нескольких потоков могут совпадать. Если его не задать, то Java генерирует простую строку вида "Thread-" и номер потока (вычисляется простым счетчиком). Именно это имя возвращается методом getName(). Его можно сменить с помощью метода setName().

currentThread()

Этот статический метод позволяет в любом месте кода получить ссылку на объект класса Thread, представляющий текущий поток исполнения.

Результат работы такой программы будет иметь следующий вид:

Thread 0 startedThread 1 startedThread 2 startedThread 0 counts 0Thread 1 counts 0Thread 2 counts 0Thread 0 counts 1Thread 1 counts 1Thread 2 counts 1Thread 0 counts 2Thread 2 counts 2Thread 1 counts 2Thread 2 counts 3Thread 0 counts 3Thread 1 counts 3Thread 2 counts 4Thread 0 counts 4Thread 1 counts 4

Мы видим, что все три потока были запущены один за другим и начали проводить вычисления. Видно также, что потоки исполняются без определенного порядка, случайным образом. Тем не менее, в среднем они движутся с одной скоростью, никто не отстает и не догоняет.

Введем в программу работу с приоритетами, расставим разные значения для разных потоков и посмотрим, как это скажется на выполнении. Изменяется только метод main().

public static void main(String s[]) {// Подготовка потоков Thread t[] = new Thread[3]; for (int i=0; i<t.length; i++) { t[i]=new Thread(new ThreadTest(), "Thread "+i); t[i].setPriority(Thread.MIN_PRIORITY + (Thread.MAX_PRIORITY - Thread.MIN_PRIORITY)/t.length*i); } // Запуск потоков for (int i=0; i<t.length; i++) { t[i].start(); System.out.println(t[i].getName()+ " started"); }}

Формула вычисления приоритетов позволяет равномерно распределить все допустимые значения для всех запускаемых потоков. На самом деле, константа минимального приоритета имеет значение 1, максимального 10, нормального 5. Так что в простых программах можно явно пользоваться этими величинами и указывать в качестве, например, пониженного приоритета значение 3.

Результатом работы будет:

Thread 0 startedThread 1 startedThread 2 startedThread 2 counts 0Thread 2 counts 1Thread 2 counts 2Thread 2 counts 3Thread 2 counts 4Thread 0 counts 0Thread 1 counts 0Thread 1 counts 1Thread 1 counts 2Thread 1 counts 3Thread 1 counts 4Thread 0 counts 1Thread 0 counts 2Thread 0 counts 3Thread 0 counts 4

Потоки, как и раньше, стартуют последовательно. Но затем мы видим, что чем выше приоритет, тем быстрее отрабатывает поток. Тем не менее, весьма показательно, что поток с минимальным приоритетом ( Thread 0 ) все же получил возможность выполнить одно действие раньше, чем отработал поток с более высоким приоритетом ( Thread 1 ). Это говорит о том, что приоритеты не делают систему однопоточной, выполняющей единовременно лишь один поток с наивысшим приоритетом. Напротив, приоритеты позволяют одновременно работать над несколькими задачами с учетом их важности.

Если увеличить параметры метода (выполнять 500000 вычислений, а не 50000, и выводить сообщение каждое 1000-е вычисление, а не 10000-е), то можно будет наглядно увидеть, что все три потока имеют возможность выполнять свои действия одновременно, просто более высокий приоритет позволяет выполнять их чаще.

Демон-потоки

Демон -потоки позволяют описывать фоновые процессы, которые нужны только для обслуживания основных потоков выполнения и не могут существовать без них. Для работы с этим свойством существуют методы setDaemon() и isDaemon().

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.

<55 56 575859 60 61 >

Дата добавления: 2016-03-22; просмотров: 727;