Как получить гарантированный дедлок?
Сначала поговорим о том, что это такое. Deadlock – это взаимная блокировка, ситуация, когда два или более потока «наступают друг-другу на хвост» – зависают в вечном ожидании ресурсов, захваченных друг другом.
Livelock – похожая проблема, с тем лишь отличием, что потоки не останавливаются, а вместо этого зацикливаются, выполняя одни и те же бесполезные действия, ходят по кругу.
Стандартный подход к обеспечению гарантии защиты от дедлока – установка строгого порядка взятия блокировок. Если для мониторов A и B соблюдается всеобщий порядок захвата AB (и соответственно отпускания BA), то ни с одним потоком не случится попасть на ожидание B, успешно при этом захватив A.
Из этого можно догадаться, простой способ гарантировать возможность дедлока – явно нарушить это условие.
Нарушение условия даст дедлок «скорее всего когда-нибудь». Чтобы получить его точно и с первого раза, нужно гарантировать, что оба потока окажутся на этапе между захватами одного и другого ресурса в одно время. Это можно сделать множеством способов, в примере ниже использован CyclicBarrier.
Сначала поговорим о том, что это такое. Deadlock – это взаимная блокировка, ситуация, когда два или более потока «наступают друг-другу на хвост» – зависают в вечном ожидании ресурсов, захваченных друг другом.
Livelock – похожая проблема, с тем лишь отличием, что потоки не останавливаются, а вместо этого зацикливаются, выполняя одни и те же бесполезные действия, ходят по кругу.
Стандартный подход к обеспечению гарантии защиты от дедлока – установка строгого порядка взятия блокировок. Если для мониторов A и B соблюдается всеобщий порядок захвата AB (и соответственно отпускания BA), то ни с одним потоком не случится попасть на ожидание B, успешно при этом захватив A.
Из этого можно догадаться, простой способ гарантировать возможность дедлока – явно нарушить это условие.
Нарушение условия даст дедлок «скорее всего когда-нибудь». Чтобы получить его точно и с первого раза, нужно гарантировать, что оба потока окажутся на этапе между захватами одного и другого ресурса в одно время. Это можно сделать множеством способов, в примере ниже использован CyclicBarrier.
👍19
Как отработает приведенный код?
Anonymous Quiz
11%
На строке 2 выбросится ArithmeticException
33%
Код отработает нормально, обе переменные получат корректные значения
36%
На строке 1 выбросится ArithmeticException
19%
Код не скомпилируется
👍13
Как устроены атомики?
Начнем с того, что такое атомики и зачем нужны. Atomic* – семейство классов из java.util.concurrent. Они предоставляют набор атомарных операций для соответствующих типов. Например с помощью методов getAndIncrement/incrementAndGet класса AtomicInteger можно делать неатомарный в обычных условиях инкремент (i++).
Условно можно разделить подходы реализации большинства atomic-методов на две группы: compare-and-set и set-and-get.
Методы категории compare-and-set принимают старое значение и новое. Если переданное старое значение совпало с текущим, устанавливается новое. Обычно делегируют вызов в методы класса Unsafe, которые заменяются нативными реализациями виртуальной машины. Виртуальная машина в большинстве случаев использует атомарную операцию процессора compare-and-swap (CAS). Поэтому атомики обычно более эффективны чем стандартная дорогостоящая блокировка.
В случае set-and-get старое значение неизвестно. Поэтому нужен небольшой трюк: программа сначала считывает текущее значение, а затем записывает новое, тоже с помощью CAS, потому что запись могла успеть поменяться даже за этот шаг. Эта попытка чтения+записи повторяется в цикле, пока старое значение не совпадет и переменная не будет успешно записана.
Этот трюк называется double-checked или optimistic locking, и может быть использован и в пользовательском коде с любым способом синхронизации. Оптимистичность заключается в том, что мы надеемся что состояния гонки нет, прибегая к синхронизации только если гонка всё же случилась. Реализация оптимистичной блокировки может быть дана как отдельная задача.
Начнем с того, что такое атомики и зачем нужны. Atomic* – семейство классов из java.util.concurrent. Они предоставляют набор атомарных операций для соответствующих типов. Например с помощью методов getAndIncrement/incrementAndGet класса AtomicInteger можно делать неатомарный в обычных условиях инкремент (i++).
Условно можно разделить подходы реализации большинства atomic-методов на две группы: compare-and-set и set-and-get.
Методы категории compare-and-set принимают старое значение и новое. Если переданное старое значение совпало с текущим, устанавливается новое. Обычно делегируют вызов в методы класса Unsafe, которые заменяются нативными реализациями виртуальной машины. Виртуальная машина в большинстве случаев использует атомарную операцию процессора compare-and-swap (CAS). Поэтому атомики обычно более эффективны чем стандартная дорогостоящая блокировка.
В случае set-and-get старое значение неизвестно. Поэтому нужен небольшой трюк: программа сначала считывает текущее значение, а затем записывает новое, тоже с помощью CAS, потому что запись могла успеть поменяться даже за этот шаг. Эта попытка чтения+записи повторяется в цикле, пока старое значение не совпадет и переменная не будет успешно записана.
Этот трюк называется double-checked или optimistic locking, и может быть использован и в пользовательском коде с любым способом синхронизации. Оптимистичность заключается в том, что мы надеемся что состояния гонки нет, прибегая к синхронизации только если гонка всё же случилась. Реализация оптимистичной блокировки может быть дана как отдельная задача.
👍17⚡1
👍25
Что такое и как создать daemon thread?
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
👍16
Сколько экземпляров String будет создано в результате выполнения приведенного кода?
Anonymous Quiz
20%
1
67%
2
10%
3
3%
4
👍13🤔9🍌5🌭2😐2
Класс ThreadLocal представляет хранилище тред-локальных переменных. По способу использования он похож на обычную обертку над значением, с методами get(), set() и remove() для доступа к нему, и дополнительным фабричным методом ThreadLocal.withInitial(), устанавливающим значение по-умолчанию.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
👍19
Сколько объектов станут доступны для сборщика мусора после выполнения строки 1?
Anonymous Quiz
32%
1
24%
5
38%
6
5%
11
👍26🤨10
Как выполнить две задачи параллельно?
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
👍26
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
9%
Long
6%
Number
38%
Object
47%
Произойдет ошибка компиляции
👍13🐳4
Как реализовать паттерн producer/consumer?
Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.
Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.
На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.
На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().
Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.
Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.
Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.
Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.
На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.
На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().
Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.
Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.
👍33🔥6
Привет 👋
Есть интересная задача для подписчиков нашего канала❔
Присылай нам сюда @MortySmlth 🤩
Что нужно указать:
1. Вопрос задачи
2. Код задачи или скрин + код
3. Варианты ответа
4. Правильный ответ
5. Объяснение правильного ответа(по желанию).
Есть интересная задача для подписчиков нашего канала
Присылай нам сюда @MortySmlth 🤩
Что нужно указать:
1. Вопрос задачи
2. Код задачи или скрин + код
3. Варианты ответа
4. Правильный ответ
5. Объяснение правильного ответа(по желанию).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
19%
Произойдет RuntimeException на строке 4
3%
Произойдет RuntimeException на строке 5
14%
Произойдет RuntimeException на строке 6
35%
nullnullnullnullnull
29%
Код не скомпилируется
👍16🍾3😢2☃1
Из чего состоит пакет java.nio?
Этому вопросу посвящена отдельная страница документации. Если вы никогда раньше не сталкивались с Java NIO – это хорошее место для начала знакомства. Отвечая на этот вопрос, нужно перечислить и объяснить основные понятия NIO:
Буфферы. Временные хранилища фиксированного размера для транспортируемых данных. Именно буферизация – основное отличие неблокирующего чтения от java.io.
Каналы. Реализации интерфейса Channel – сущности, представляющие соединения между разными участниками ввода-вывода (файлы, сокеты, консоль).
Селекторы. Наследники класса Selector. «Мультиплексоры» каналов – комбинируют несколько каналов в один. Регистрация канала в селекторе возвращает SelectionKey, который содержит ссылку на сам канал, и ряд его атрибутов. Селектор позволяет выбрать из набора зарегистрированных каналов подмножество готовых к работе, при необходимости блокируя выполнение на время ожидания. Каналы и селекторы располагаются в пакете java.nio.channels. Полный пример использования селекторов можно найти в статье на baeldung.
Кодировки. Charset – то, как бинарные данные будут конвертироваться в родные для Java символы UTF-16 и обратно. Классы для работы с кодировками хранятся в пакете java.nio.charset.
Этому вопросу посвящена отдельная страница документации. Если вы никогда раньше не сталкивались с Java NIO – это хорошее место для начала знакомства. Отвечая на этот вопрос, нужно перечислить и объяснить основные понятия NIO:
Буфферы. Временные хранилища фиксированного размера для транспортируемых данных. Именно буферизация – основное отличие неблокирующего чтения от java.io.
Каналы. Реализации интерфейса Channel – сущности, представляющие соединения между разными участниками ввода-вывода (файлы, сокеты, консоль).
Селекторы. Наследники класса Selector. «Мультиплексоры» каналов – комбинируют несколько каналов в один. Регистрация канала в селекторе возвращает SelectionKey, который содержит ссылку на сам канал, и ряд его атрибутов. Селектор позволяет выбрать из набора зарегистрированных каналов подмножество готовых к работе, при необходимости блокируя выполнение на время ожидания. Каналы и селекторы располагаются в пакете java.nio.channels. Полный пример использования селекторов можно найти в статье на baeldung.
Кодировки. Charset – то, как бинарные данные будут конвертироваться в родные для Java символы UTF-16 и обратно. Классы для работы с кодировками хранятся в пакете java.nio.charset.
👍13