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
👍15🤯14🌭1
Что такое ForkJoinPool?
ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.
Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.
Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.
С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков корутинах Kotlin (green threads).
Примеры практического использования ForkJoinPool.
ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.
Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.
Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.
С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков корутинах Kotlin (green threads).
Примеры практического использования ForkJoinPool.
👍20🔥1
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
62%
It’s me!
5%
Выдаст IOException во время выполнения
9%
Выдаст Exception во время выполнения
24%
Код не скомпилируется
👍13🤔9🍾1
Чем ForkJoinPool отличается от ExecutorService?
ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.
Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.
Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.
Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.
Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.
ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.
ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.
Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.
Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.
Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.
Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.
ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.
👍19🌭1🍌1🍾1
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
28%
012012012
11%
000111222
2%
010120212
59%
Все варианты правильные
👍15☃11😁7🥴4🌭3
Как работают параллельные стримы?
Основная цель, ради которой в Java 8 был добавлен Stream API – удобство многопоточной обработки.
Обычный стрим будет выполняться параллельно после вызова промежуточной операции parallel(). Некоторые стримы создаются уже многопоточными, например результат вызова Collection#parallelStream(). Для распараллеливания используется единый общий ForkJoinPool.
Внутри реализации потока его сплиттератор оборачивается в AbstractTask, который и отправляется на выполнение в пул. AbstractTask при выполнении считывает estimateSize сплиттератора и текущую степень параллелизма пула. На основе этих данных он принимает решение, распараллелить ли сплиттератор на два методом trySplit().
У удобства такого решения есть обратная сторона. Так как пул единый, нагрузка распределяется на всех пользователей параллельных стримов в программе. Если в одном потоке выполняются долгие блокирующие операции, это может ударить по производительности в совершенно не связанном с ним другом потоке.
Если всё же требуется использовать отдельный пул потоков, сам стрим выполняется как задача этого отдельного пула. Подробнее в статье.
Основная цель, ради которой в Java 8 был добавлен Stream API – удобство многопоточной обработки.
Обычный стрим будет выполняться параллельно после вызова промежуточной операции parallel(). Некоторые стримы создаются уже многопоточными, например результат вызова Collection#parallelStream(). Для распараллеливания используется единый общий ForkJoinPool.
Внутри реализации потока его сплиттератор оборачивается в AbstractTask, который и отправляется на выполнение в пул. AbstractTask при выполнении считывает estimateSize сплиттератора и текущую степень параллелизма пула. На основе этих данных он принимает решение, распараллелить ли сплиттератор на два методом trySplit().
У удобства такого решения есть обратная сторона. Так как пул единый, нагрузка распределяется на всех пользователей параллельных стримов в программе. Если в одном потоке выполняются долгие блокирующие операции, это может ударить по производительности в совершенно не связанном с ним другом потоке.
Если всё же требуется использовать отдельный пул потоков, сам стрим выполняется как задача этого отдельного пула. Подробнее в статье.
👍17🔥6
Что выведет следующий код?
Anonymous Quiz
26%
%X%x%x%x%x%x%x10101010101010
24%
Aaaaaaa
43%
10101010101010
8%
%X%x%x%x%x%x%x
👍31☃5🌚2🌭2🥴1