Рассказывает Бенджамин Винтерберг, Software Engineer 

Добро пожаловать в третью часть руководства по параллельному программированию в Java 8. В первой части мы рассматривали, как выполнять код параллельно с помощью потоков, задач и сервисов исполнителей. Во второй разбирались с тем, как синхронизировать доступ к изменяемым объектам с помощью ключевого слова synchronized, блокировок и семафоров. Сегодня, в заключительной части, я расскажу о двух очень важных частях Concurrency API: об атомарных переменных и о конкурентных таблицах (Concurrent Maps).

AtomicInteger

Пакет java.concurrent.atomic содержит много полезных классов для выполнения атомарных операций. Операция называется атомарной тогда, когда её можно безопасно выполнять при параллельных вычислениях в нескольких потоках, не используя при этом ни блокировок, ни synchronized, как мы это делали в предыдущем уроке.

Внутри атомарные классы очень активно используют сравнение с обменом (compare-and-swap, CAS), атомарную инструкцию, которую поддерживает большинство современных процессоров. Эти инструкции работают гораздо быстрее, чем синхронизация с помощью блокировок. Поэтому, если вам просто нужно изменять одну переменную с помощью нескольких потоков, лучше выбирать атомарные классы.

Приведу несколько примеров с использованием AtomicInteger, одного из атомарных классов:

			AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 1000)
    .forEach(i -> executor.submit(atomicInt::incrementAndGet));

stop(executor);

System.out.println(atomicInt.get());    // => 1000
		

Как видите, использование AtomicInteger вместо обычного Integer позволило нам корректно увеличить число, распределив работу сразу по двум потокам. Мы можем не беспокоиться о безопасности, потому что incrementAndGet() является атомарной операцией.

Класс AtomicInteger поддерживает много разных атомарных операций. Метод updateAndGet() принимает в качестве аргумента лямбда-выражение и выполняет над числом заданные арифметические операции:

			AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 1000)
    .forEach(i -> {
        Runnable task = () ->
            atomicInt.updateAndGet(n -> n + 2);
        executor.submit(task);
    });

stop(executor);

System.out.println(atomicInt.get());    // => 2000
		

Метод accumulateAndGet() принимает лямбда-выражения типа IntBinaryOperator. Вот как мы можем использовать его, чтобы просуммировать все числа от нуля до тысячи:

			AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 1000)
    .forEach(i -> {
        Runnable task = () ->
            atomicInt.accumulateAndGet(i, (n, m) -> n + m);
        executor.submit(task);
    });

stop(executor);

System.out.println(atomicInt.get());    // => 499500
		

Среди других атомарных классов хочется упомянуть такие как AtomicBoolean, AtomicLong и AtomicReference.

LongAdder

Класс LongAdder может выступать в качестве альтернативы AtomicLong для последовательного сложения чисел.

			ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 1000)
    .forEach(i -> executor.submit(adder::increment));

stop(executor);

System.out.println(adder.sumThenReset());   // => 1000
		

Так же, как и у других атомарных чисел, у LongAdder есть методы increment() и add(). Но вместо того, чтобы складывать числа сразу, он просто хранит у себя набор слагаемых, чтобы уменьшить взаимодействие между потоками. Узнать результат можно с помощью вызова sum() или sumThenReset(). Этот класс используется в ситуациях, когда добавлять числа приходится гораздо чаще, чем запрашивать результат (часто это какие-то статистические исследование, например подсчёт количества запросов). Несложно догадаться, что, давая прирост в производительности, LongAdder требует гораздо большего количества памяти из-за того, что он хранит все слагаемые.

LongAccumulator

Класс LongAccumulator несколько расширяет возможности LongAdder. Вместо простого сложения он обрабатывает входящие значения с помощью лямбды типа LongBinaryOperator, которая передаётся при инициализации. Выглядит это так:

			LongBinaryOperator op = (x, y) -> 2 * x + y;
LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(op, 1L);

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 10)
    .forEach(i -> executor.submit(() -> accumulator.accumulate(i)));

stop(executor);

System.out.println(accumulator.getThenReset());     // => 2539
		

В этом примере при каждом вызове accumulate() значение аккумулятора увеличивается в два раза, и лишь затем суммируется с i. Так же, как и LongAdder, LongAccumulator хранит весь набор переданных значений в памяти.

прим. переводчика На самом деле, пример не совсем корректный; согласно документации, LongAccumulator не гарантирует порядка выполнения операций. Корректной формулой была бы, например x+2*y, т.к. при любом порядке выполнения в конце будет получаться одно и то же значение.

ConcurrentMap

Интерфейс ConcurrentMap наследуется от обычного Map и предоставляет описание одной из самой полезной коллекции для конкурентного использования. Чтобы продемонстрировать новые методы интерфейса, мы будем использовать вот эту заготовку:

			ConcurrentMap map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("foo", "bar");
map.put("han", "solo");
map.put("r2", "d2");
map.put("c3", "p0");
		

Метод forEach() принимает лямбду типа BiConsumer. Этой лямбде будут передаваться в качестве аргументов все ключи и значения таблицы по очереди. Этот метод может использоваться как замена for-each циклам с итерацией по всем Entry. Итерация выполняется последовательно, в текущем потоке. эту запятую не надо убирать. если вы считаете, что надо - пожалуйста, сначала скажите мне

			map.forEach((key, value) -> System.out.printf("%s = %s\n", key, value));
		

Метод putIfAbsent() помещает в таблицу значение, только если по данному ключу ещё нет другого значения. Этот метод является потокобезопасным (о крайней мере, в реализации ConcurrentHashMap), поэтому вам не нужно использовать synchronized, когда вы хотите использовать его в нескольких потоках (то же самое справедливо и для обычного put()):

			String value = map.putIfAbsent("c3", "p1");
System.out.println(value);    // p0
		

Метод getOrDefault() работает так же, как и обычный get(), с той лишь разницей, что при отсутствии значения по данному ключу он вернёт значение по-умолчанию, передаваемое вторым аргументом:

			String value = map.getOrDefault("hi", "there");
System.out.println(value);    // there
		

Метод replaceAll() принимает в качестве аргумента лямбда-выражение типа BiFunction. Этой лямбде по очереди передаются все комбинации ключ-значения из карты, а результат, который она возвращает, записывается соответствующему ключу в качестве значения:

			map.replaceAll((key, value) -> "r2".equals(key) ? "d3" : value);
System.out.println(map.get("r2"));    // d3
		

Если же вам нужно изменить таким же образом только один ключ, это позволяет сделать метод compute():

			map.compute("foo", (key, value) -> value + value);
System.out.println(map.get("foo"));   // barbar
		

Кроме обычного compute(), существуют так же методы computeIfAbsent() и computeIfPresent(). Они изменяют значение только если значение по данному ключу отсутствует (или присутствует, соответственно).

И, наконец, метод merge(), который может быть использован для объединения существующего ключа с новым значением. В качестве аргумента он принимает ключ, новое значение и лямбду, которая определяет, как новое значение должно быть объединено со старым:

			map.merge("foo", "boo", (oldVal, newVal) -> newVal + " was " + oldVal);
System.out.println(map.get("foo"));   // boo was bar
		

ConcurrentHashMap

Кроме методов, которые описаны в ConcurrencyMap, в ConcurrentHashMap было добавлено и ещё несколько своих. Так же, как и параллельные stream’ы, эти методы используют специальный ForkJoinPool, доступный через ForkJoinPool.commonPool() в Java 8. Этот пул использует свои настройки для количества потоков, основанные на количестве ядер. У меня их 4, а значит использоваться будет три потока:

			System.out.println(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism());  // 3
		

Это значение может быть специально изменено с помощью параметра JVM:

			-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5
		

Мы рассмотрим три новых метода: forEach, search and reduce. У каждого из них есть первый аргумент, который называется parallelismThreshold, который определяет минимальное количество элементов в коллекции, при котором операция будет выполняться в нескольких потоках. Т.е. если в коллекции 499 элементов, а первый параметр выставлен равным пятистам, то операция будет выполняться в одном потоке последовательно. В наших примерах мы будем использовать первый параметр равным в единице, чтобы операции всегда выполнялись параллельно.

Для примеров ниже мы будем использовать всё ту же таблицу, что и выше (однако объявим её именем класса, а не интерфейса. чтобы нам были доступны все методы):

			ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("foo", "bar");
map.put("han", "solo");
map.put("r2", "d2");
map.put("c3", "p0");
		

ForEach

Работает метод так же, как и в ConcurrentMap. Для иллюстрации многопоточности мы будем выводить названия потоков (не забывайте, что их количество для меня ограничено тремя):

			map.forEach(1, (key, value) ->
    System.out.printf("key: %s; value: %s; thread: %s\n",
        key, value, Thread.currentThread().getName()));

// key: r2; value: d2; thread: main
// key: foo; value: bar; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-1
// key: han; value: solo; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// key: c3; value: p0; thread: main
		

Search

Метод search() принимает лямбда-выражение типа BiFunction, в которую передаются все пары ключ-значение по очереди. Функция должна возвращать null, если необходимое вхождение найдено. В случае, если функция вернёт не null, дальнейший поиск будет остановлен. Не забывайте, что данные в хэш-таблице хранятся неупорядоченно. Если вы будете полагаться на порядок, в котором вы добавляли данные в неё, вы можете не получить ожидаемого результата. Если условиям поиска удовлетворяют несколько вхождений, результат точно предсказать нельзя.

			String result = map.search(1, (key, value) -> {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    if ("foo".equals(key)) {
        return value;
    }
    return null;
});
System.out.println("Result: " + result);

// ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// main
// ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Result: bar
		

Или вот другой пример, который полагается только на значения:

			String result = map.searchValues(1, value -> {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    if (value.length() > 3) {
        return value;
    }
    return null;
});

System.out.println("Result: " + result);

// ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// main
// main
// ForkJoinPool.commonPool-worker-1
// Result: solo
		

Reduce

Метод reduce() вы могли уже встречать в Java 8 Streams. Он принимает две лямбды типа BiFunction. Первая функция преобразовывает пару ключ/значение в один объект (любого типа). Вторая функция совмещает все полученные значения в единый результат, игнорируя любые возможные null-значения.

			tring result = map.reduce(1,
    (key, value) -> {
        System.out.println("Transform: " + Thread.currentThread().getName());
        return key + "=" + value;
    },
    (s1, s2) -> {
        System.out.println("Reduce: " + Thread.currentThread().getName());
        return s1 + ", " + s2;
    });

System.out.println("Result: " + result);

// Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// Transform: main
// Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Reduce: ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Transform: main
// Reduce: main
// Reduce: main
// Result: r2=d2, c3=p0, han=solo, foo=bar
		

На этом всё. Надеюсь, мои статьи были вам полезны ?