Galileo Computing < openbook > Galileo Computing - Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.
Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.

Inhaltsverzeichnis
Vorwort
1 Java ist auch eine Sprache
2 Sprachbeschreibung
3 Klassen und Objekte
4 Der Umgang mit Zeichenketten
5 Mathematisches
6 Eigene Klassen schreiben
7 Angewandte Objektorientierung
8 Exceptions
9 Die Funktionsbibliothek
10 Threads und nebenläufige Programmierung
11 Raum und Zeit
12 Datenstrukturen und Algorithmen
13 Dateien und Datenströme
14 Die eXtensible Markup Language (XML)
15 Grafische Oberflächen mit Swing
16 Grafikprogrammierung
17 Netzwerkprogrammierung
18 Verteilte Programmierung mit RMI und Web-Services
19 JavaServer Pages und Servlets
20 Applets
21 Midlets und die Java ME
22 Datenbankmanagement mit JDBC
23 Reflection und Annotationen
24 Logging und Monitoring
25 Sicherheitskonzepte
26 Java Native Interface (JNI)
27 Dienstprogramme für die Java-Umgebung
A Die Begleit-DVD
Stichwort

Download:
- ZIP, ca. 12,5 MB
Buch bestellen
Ihre Meinung?

Spacer
<< zurück
Java ist auch eine Insel von Christian Ullenboom
Programmieren mit der Java Standard Edition Version 6
Buch: Java ist auch eine Insel

Java ist auch eine Insel
7., aktualisierte Auflage
geb., mit DVD (November 2007)
1.492 S., 49,90 Euro
Galileo Computing
ISBN 978-3-8362-1146-8
Pfeil 10 Threads und nebenläufige Programmierung
Pfeil 10.1 Nebenläufigkeit
Pfeil 10.1.1 Threads und Prozesse
Pfeil 10.1.2 Wie parallele Programme die Geschwindigkeit steigern können
Pfeil 10.1.3 Was Java für Nebenläufigkeit alles bietet
Pfeil 10.2 Threads erzeugen
Pfeil 10.2.1 Threads über die Schnittstelle Runnable implementieren
Pfeil 10.2.2 Thread mit Runnable starten
Pfeil 10.2.3 Der Name eines Threads
Pfeil 10.2.4 Die Klasse Thread erweitern
Pfeil 10.2.5 Wer bin ich?
Pfeil 10.3 Die Zustände eines Threads
Pfeil 10.3.1 Threads schlafen
Pfeil 10.3.2 Mit yield() auf Rechenzeit verzichten
Pfeil 10.3.3 Das Ende eines Threads
Pfeil 10.3.4 UncaughtExceptionHandler für unbehandelte Ausnahmen
Pfeil 10.3.5 Einen Thread höflich mit Interrupt beenden
Pfeil 10.3.6 Der stop() von außen und die Rettung mit ThreadDeath
Pfeil 10.3.7 Ein Rendezvous mit join()
Pfeil 10.3.8 Barrier und Austausch mit Exchanger
Pfeil 10.3.9 Arbeit niederlegen und wieder aufnehmen
Pfeil 10.3.10 Priorität
Pfeil 10.3.11 Der Thread ist ein Dämon
Pfeil 10.4 Der Ausführer (Executor) kommt
Pfeil 10.4.1 Die Schnittstelle Executor
Pfeil 10.4.2 Die Thread-Pools
Pfeil 10.4.3 Threads mit Rückgabe über Callable
Pfeil 10.4.4 Mehrere Callable abarbeiten
Pfeil 10.4.5 Mit ScheduledExecutorService wiederholende Ausgaben und Zeitsteuerungen
Pfeil 10.5 Synchronisation über kritische Abschnitte
Pfeil 10.5.1 Gemeinsam genutzte Daten
Pfeil 10.5.2 Probleme beim gemeinsamen Zugriff und kritische Abschnitte
Pfeil 10.5.3 Punkte parallel initialisieren
Pfeil 10.5.4 i++ sieht atomar aus, ist es aber nicht
Pfeil 10.5.5 Kritische Abschnitte schützen
Pfeil 10.5.6 Schützen mit ReentrantLock
Pfeil 10.5.7 Synchronisieren mit synchronized
Pfeil 10.5.8 Synchronized-Methoden der Klasse StringBuffer
Pfeil 10.5.9 Mit synchronized synchronisierte Blöcke
Pfeil 10.5.10 Dann machen wir doch gleich alles synchronisiert!
Pfeil 10.5.11 Lock-Freigabe im Fall von Exceptions
Pfeil 10.5.12 Mit synchronized nachträglich synchronisieren
Pfeil 10.5.13 Monitore sind reentrant – gut für die Geschwindigkeit
Pfeil 10.5.14 Synchronisierte Methodenaufrufe zusammenfassen
Pfeil 10.5.15 Deadlocks
Pfeil 10.6 Synchronisation über Warten und Benachrichtigen
Pfeil 10.6.1 Die Schnittstelle Condition
Pfeil 10.6.2 Beispiel: Erzeuger-Verbraucher-Programm
Pfeil 10.6.3 Warten mit wait() und Aufwecken mit notify()
Pfeil 10.6.4 Falls der Lock fehlt: IllegalMonitorStateException
Pfeil 10.6.5 Semaphor
Pfeil 10.7 Atomare Operationen und frische Werte mit volatile
Pfeil 10.7.1 Der Modifizierer volatile bei Objekt-/Klassenvariablen
Pfeil 10.7.2 Das Paket java.util.concurrent.atomic
Pfeil 10.8 Mit dem Thread verbundene Variablen
Pfeil 10.8.1 ThreadLocal
Pfeil 10.8.2 InheritableThreadLocal
Pfeil 10.9 Gruppen von Threads in einer Thread-Gruppe
Pfeil 10.9.1 Aktive Threads in der Umgebung
Pfeil 10.9.2 Etwas über die aktuelle Thread-Gruppe herausfinden
Pfeil 10.9.3 Threads in einer Thread-Gruppe anlegen
Pfeil 10.9.4 Methoden von Thread und ThreadGroup im Vergleich
Pfeil 10.10 Zeitgesteuerte Abläufe
Pfeil 10.10.1 Die Klassen Timer und TimerTask
Pfeil 10.10.2 Job-Scheduler Quartz
Pfeil 10.11 Einen Abbruch der virtuellen Maschine erkennen
Pfeil 10.12 Zum Weiterlesen


Galileo Computing - Zum Seitenanfang

10.7 Atomare Operationen und frische Werte mit volatile Zur nächsten ÜberschriftZur vorigen Überschrift

Die JVM arbeitet bei den Ganzzahl-Datentypen kleiner gleich int intern nur mit einem int. Doch obwohl es auch für die 64-Bit-Datentypen long und double einzelne Bytecode-Befehle gibt, ist nicht gesichert, dass die Operationen auf diesen Datentypen unteilbar sind, da etwa eine 64-Bit-Zuweisung sich aus zwei 32-Bit-Zuweisungen zusammensetzen lässt. Es kann also passieren, dass ein Thread mitten in einer long- oder double-Operation von einem anderen Thread verdrängt wird. Greifen zwei Threads auf die gleiche 64-Bit-Variable zu, so könnte möglicherweise der eine Thread eine Hälfte schreiben und der andere Thread die andere.


Beispiel Beispiel Zwei Threads versuchen gleichzeitig die Variable l vom Typ long zu ändern. (Aus Gründen der Übersichtlichkeit ist ein Leerzeichen nach dem ersten 32-Bit-Block in der hexadezimalen Notation eingefügt.)

l = 0x00000000 00000000             l = 0xFFFFFFFF FFFFFFFF

Schreibt der erste Thread den ersten Teil der long-Variable mit 00000000 und findet dann ein Kontextwechsel statt, sodass der zweite Thread die Variable komplett mit FFFFFFFF FFFFFFFF initialisiert, gibt es nach dem erneuten Umschalten ein Problem, weil dann der erste Thread seine zweite Hälfe schreiben wird und die Belegung der Variablen FFFFFF 00000000 ist. Insgesamt gibt es vier denkbare Belegungen durch das Scheduling beim Kontext-Wechsel:

l = 0x00000000 00000000 
l = 0xFFFFFFFF FFFFFFFF 
l = 0x00000000 FFFFFFFF 
l = 0xFFFFFFFF 00000000


Galileo Computing - Zum Seitenanfang

10.7.1 Der Modifizierer volatile bei Objekt-/Klassenvariablen Zur nächsten ÜberschriftZur vorigen Überschrift

Um dies zu vermeiden, können die Objekt- und Klassenvariablen mit dem Modifizierer volatile deklariert werden. Die Zugriffsoperationen werden auf diesen Variablen dann atomar ausgeführt. Der Modifizierer ist bei lokalen Variablen nicht gestattet, da sie auf dem Stapel liegen und für andere Threads nicht zugänglich sind. Achtung: Auch mit volatile sind Operationen wie i++ natürlich noch nicht atomar, da i++ aus Grundoperationen besteht: Lesen von i, Erhöhen um eins und Schreiben von i; unser Kapitel »Mit synchronized synchronisierte Blöcke« nannte die Teile schon.

Zwischenspeicherung untersagen

volatile beugt zusätzlich einem anderen Problem vor. Während der Berechnung könnte die Laufzeitumgebung Inhalte von Variablen im Prozessorspeicher (zum Beispiel Register) zwischengespeichert haben. Das passiert etwa, wenn in einer Schleife ein Wert immer hochgezählt wird, der in einer Objektvariablen gespeichert wird.

Eine Laufzeitumgebung könnte den Zugriff auf Objektvariablen optimieren, indem zuerst der Variableninhalt in eine interne lokale Variable kopiert und anschließend, nach einer Berechnung, das Ergebnis zurückgespeichert wird. Ist cnt eine Objektvariable, dann könnte folgende Schleife von der Laufzeitumgebung optimiert werden:

for ( int i = 0; i < 1000000; i++ ) 
  cnt++;

Eine optimierende Laufzeitumgebung könnte nun auf die Idee kommen, nicht bei jedem Schleifendurchlauf die Objektvariable zu erhöhen, sondern nur am Ende. Wenn die Umgebung i zuerst in eine interne lokale Variable kopiert, dann die gesamte Schleife ausführt und erst anschließend den internen Wert nach i zurückkopiert, haben wir viel Zeit gespart, denn der Zugriff auf eine lokale Variable, die sich im Register des Prozessors aufhalten kann, ist wesentlich schneller als der Zugriff auf eine Objektvariable. Dies ist im Übrigen eine beliebte Strategie, um die Performance eines Programms zu steigern. Mit dieser internen Optimierung kommt es jedoch zu schwer kontrollierbaren Nebeneffekten, und Änderungen am Wert von i sind nicht sofort für andere Threads sichtbar, denen damit die Information über die einzelnen Inkrementschritte fehlt. Oder ein anderes Beispiel:

int i = cnt; 
Thread.sleep( 10000 ); 
int j = cnt;

Verändert ein anderer Thread während des Wartens die Variable cnt, könnte dennoch i = j sein, wenn die Laufzeitumgebung die Variable j nicht frisch mit dem Wert aus cnt initialisiert.

Auch hier hilft wieder das ungewöhnliche Schlüsselwort. Ist die Variable mit volatile gekennzeichnet, wird das Ergebnis nicht im Zwischenspeicher belassen, sondern ständig aktualisiert. Die parallelen Threads sehen somit immer den korrekten Variablenwert, da er vor jeder Benutzung aus dem Speicher gelesen und nach einer Änderung sofort wieder zurückgeschrieben wird. Sehr gut ist das für boolean-Werte, die Flags anzeigen, die andere Threads zur Synchronisation beobachten. Ein Array, das mit volatile markiert ist, hat alle Zugriffe auf die Elemente volatile, denn auch hier könnte die JVM die Elemente aus Performance-Gründen zwischenspeichern. Wohlgemerkt bleiben nur die Werte aktuell; nicht-atomare Operationen wie cnt++ sind damit immer noch nicht atomar.


Galileo Computing - Zum Seitenanfang

10.7.2 Das Paket java.util.concurrent.atomic topZur vorigen Überschrift

Während volatile das Lesen und Schreiben auf den 64-Bit-Datentypen atomar macht, ist eine Operation wie cnt++ oder cnt > 12 nicht atomar. Kurz vor dem Vergleich kann ein Thread-Wechsel stattfinden und cnt geändert werden, sodass der Vergleich einen anderen Ausgang findet. Die Rettung ist ein synchronisierter Block, wobei jedoch eine Synchronisationsvariable nötig ist.

Seit Java 5 helfen hier die Klassen des Pakets java.util.concurrent.atomic. Ein Beispiel für einen veränderbaren Behälter ist AtomicInteger, der Operationen wie getAndIncrement() anbietet, die den Wert des Behälters atomar erhöhen.


Beispiel Beispiel Eine öffentliche Klasse bietet über eine statische Methode eine ID (im Bereich long) an.

Listing 10.29 com/tutego/insel/thread/atomic/Id.java

public class Id 
{ 
  private static final AtomicLong id = new AtomicLong(); 
 
  private Id() { /* Empty */ } 
 
  public long next() 
  { 
    return id.getAndIncrement(); 
  } 
}

Insgesamt befinden sich im Paket java.util.concurrent.atomic folgende Klassen für elementare Datentypen: AtomicBoolean, AtomicInteger, AtomicLong – es gibt weder Atomic-Short noch AtomicByte. Da diese Objekte alle veränderbar sind, eignen sie sich nicht unbedingt als Ersatz für immutable Wrapper-Objekte wie Integer, insbesondere nicht in allgemeinen Assoziativspeichern oder Mengen; sie definierten auch gar kein eigenes equals() und hashCode().

Für Felder stehen bereit: AtomicIntegerArray, AtomicLongArray. Die Klassen AtomicIntegerFieldUpdater<T> und AtomicLongFieldUpdater<T> gehen über Reflection an Attribute heran, die volatile sind, und ermöglichen atomare Operationen. Dazu kommen noch einige Klassen zum atomaren Arbeiten mit Referenzen: AtomicReference, AtomicReference-Array<E>, AtomicReferenceFieldUpdater<T,V>, AtomicMarkableReference<V> (assoziiert ein Objekt mit einem Flag, das atomar geändert werden kann) und AtomicStampedReference<V> (assoziiert ein Objekt mit einer Ganzzahl).



Ihr Kommentar

Wie hat Ihnen das <openbook> gefallen? Wir freuen uns immer über Ihre freundlichen und kritischen Rückmeldungen.






<< zurück



Copyright © Galileo Press 2008
Für Ihren privaten Gebrauch dürfen Sie die Online-Version natürlich ausdrucken. Ansonsten unterliegt das <openbook> denselben Bestimmungen, wie die gebundene Ausgabe: Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Alle Rechte vorbehalten einschließlich der Vervielfältigung, Übersetzung, Mikroverfilmung sowie Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.


[Galileo Computing]

Galileo Press, Rheinwerkallee 4, 53227 Bonn, Tel.: 0228.42150.0, Fax 0228.42150.77, info@galileo-press.de