Лекції

У цій лекції розбираємо різницю між багатопоточністю та паралелізмом: де важлива швидка реакція, а де — реальне прискорення на кількох ядрах. Обговоримо створення потоків через Thread, реалізацію Runnable і високорівневі пули ExecutorService, подивимося на простий приклад підсумовування масиву, розберемо, коли паралелізм допомагає, а коли заважає, а також типові проблеми: гонки даних, синхронізацію через synchronized, взаємні блокування та балансування навантаження. Наприкінці — порівняльна таблиця і візуалізація сценаріїв.

Практика багатопоточності по-дорослому: передаємо завдання в ExecutorService замість ручного створення Thread, керуємо пулом, чергою та життєвим циклом ( shutdown(), shutdownNow()). Розберемо різницю між Runnable і Callable<T>, отримуємо результати через Future і його методи ( get(), isDone(), cancel(...), isCancelled()). Покажемо запуск кількох завдань, invokeAll/ invokeAny, обробку ExecutionException і типові помилки.

Розбираємося, як переключити звичайний потік даних на паралельну обробку одним рядком коду — через parallelStream() або .parallel(), що відбувається під капотом у ForkJoinPool.commonPool(), коли паралельність справді пришвидшує обчислення (великі колекції, «важкі» операції) і де вона може сповільнити роботу. Покажемо приклади фільтрації, агрегації, сортування, вимірювання продуктивності та розберемо типові помилки: побічні ефекти у forEach, збереження порядку, вибір колекцій і налаштування ступеня паралелізму.

Практичний посібник із паралельних обчислень у Java: як працює пул завдань ForkJoinPool і рекурсивні завдання RecursiveTask<T>/ RecursiveAction, чим корисний алгоритм work-stealing, як ділити завдання через fork() і об’єднувати результати з join() всередині compute(). Розберемо запуск через pool.invoke(), приклад суми масиву та пошуку максимуму, місце ForkJoinPool у parallelStream(), а також типові помилки та способи їх уникнути.

Практичний посібник із паралельного програмування в Java: коли варто використовувати ExecutorService, де допомагає parallelStream, і для яких задач потрібен ForkJoinPool. Обговоримо потокобезпечність із ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList та атомарними класами ( AtomicInteger), вимірювання продуктивності через System.nanoTime() і JMH, обробку помилок із Future.get() і ForkJoinTask, коректну реакцію на InterruptedException, а також прийоми логування ( Thread.currentThread().getName()) та тестування ( Awaitility). Наприкінці — таблиця вибору інструмента та типові помилки.