Чтение онлайн

Однако возникает вопрос – каким же тогда образом обеспечивается многопоточность в системах с одним центральным процессором, который, в принципе, выполняет лишь одно вычисление в один момент времени? В таких системах применяется процедура квантования времени ( time-slicing ). Время разделяется на небольшие интервалы. Перед началом каждого интервала принимается решение, какой именно поток выполнения будет отрабатываться на протяжении этого кванта времени. За счет частого переключения между задачами эмулируется многопоточная архитектура.

На самом деле, как правило, и для многопроцессорных систем применяется процедура квантования времени. Дело в том, что даже в мощных серверах приложений процессоров не так много (редко бывает больше десяти), а потоков исполнения запускается, как правило, гораздо больше. Например, операционная система Windows без единого запущенного приложения инициализирует десятки, а то и сотни потоков. Квантование времени позволяет упростить управление выполнением задач на всех процессорах.

Теперь перейдем к вопросу о преимуществах – зачем вообще может потребоваться более одного потока выполнения?

Среди начинающих программистов бытует мнение, что многопоточные программы работают быстрее. Рассмотрев способ реализации многопоточности, можно утверждать, что такие программы работают на самом деле медленнее. Действительно, для переключения между задачами на каждом интервале требуется дополнительное время, а ведь они (переключения) происходят довольно часто. Если бы процессор, не отвлекаясь, выполнял задачи последовательно, одну за другой, он завершил бы их заметно быстрее. Стало быть, преимущества заключаются не в этом.

Первый тип приложений, который выигрывает от поддержки многопоточности, предназначен для задач, где действительно требуется выполнять несколько действий одновременно. Например, будет вполне обоснованно ожидать, что сервер общего пользования станет обслуживать несколько клиентов одновременно. Можно легко представить себе пример из сферы обслуживания, когда имеется несколько потоков клиентов и желательно обслуживать их все одновременно.

Другой пример – активные игры, или подобные приложения. Необходимо одновременно опрашивать клавиатуру и другие устройства ввода, чтобы реагировать на действия пользователя. В то же время необходимо рассчитывать и перерисовывать изменяющееся состояние игрового поля.

Понятно, что в случае отсутствия поддержки многопоточности для реализации подобных приложений потребовалось бы реализовывать квантование времени вручную. Условно говоря, одну секунду проверять состояние клавиатуры, а следующую – пересчитывать и перерисовывать игровое поле. Если сравнить две реализации time-slicing, одну – на низком уровне, выполненную средствами, как правило, операционной системы, другую – выполняемую вручную, на языке высокого уровня, мало подходящего для таких задач, то становится понятным первое и, возможно, главное преимущество многопоточности. Она обеспечивает наиболее эффективную реализацию процедуры квантования времени, существенно облегчая и укорачивая процесс разработки приложения. Код переключения между задачами на Java выглядел бы куда более громоздко, чем независимое описание действий для каждого потока.

Следующее преимущество проистекает из того, что компьютер состоит не только из одного или нескольких процессоров. Вычислительное устройство – лишь один из ресурсов, необходимых для выполнения задач. Всегда есть оперативная память, дисковая подсистема, сетевые подключения, периферия и т.д. Предположим, пользователю требуется распечатать большой документ и скачать большой файл из сети. Очевидно, что обе задачи требуют совсем незначительного участия процессора, а основные необходимые ресурсы, которые будут задействованы на пределе возможностей, у них разные – сетевое подключение и принтер. Значит, если выполнять задачи одновременно, то замедление от организации квантования времени будет незначительным, процессор легко справится с обслуживанием обеих задач. В то же время, если каждая задача по отдельности занимала, скажем, два часа, то вполне вероятно, что и при одновременном исполнении потребуется не более тех же двух часов, а сделано при этом будет гораздо больше.

Если же задачи в основном загружают процессор (например, математические расчеты), то их одновременное исполнение займет в лучшем случае столько же времени, что и последовательное, а то и больше.

Третье преимущество появляется из-за возможности более гибко управлять выполнением задач. Предположим, пользователь системы, не поддерживающей многопоточность, решил скачать большой файл из сети, или произвести сложное вычисление, что занимает, скажем, два часа. Запустив задачу на выполнение, он может внезапно обнаружить, что ему нужен не этот, а какой-нибудь другой файл (или вычисление с другими начальными параметрами). Однако если приложение занимается только работой с сетью (вычислениями) и не реагирует на действия пользователя (не обрабатываются данные с устройств ввода, таких как клавиатура или мышь), то он не сможет быстро исправить ошибку. Получается, что процессор выполняет большее количество вычислений, но при этом приносит гораздо меньше пользы.

Процедура квантования времени поддерживает приоритеты (priority) задач. В Java приоритет представляется целым числом. Чем больше число, тем выше приоритет. Строгих правил работы с приоритетами нет, каждая реализация может вести себя по-разному на разных платформах. Однако есть общее правило – поток с более высоким приоритетом будет получать большее количество квантов времени на исполнение и таким образом сможет быстрее выполнять свои действия и реагировать на поступающие данные.

В описанном примере представляется разумным запустить дополнительный поток, отвечающий за взаимодействие с пользователем. Ему можно поставить высокий приоритет, так как в случае бездействия пользователя этот поток практически не будет занимать ресурсы машины. В случае же активности пользователя необходимо как можно быстрее произвести необходимые действия, чтобы обеспечить максимальную эффективность работы пользователя.

Рассмотрим здесь же еще одно свойство потоков. Раньше, когда рассматривались однопоточные приложения, завершение вычислений однозначно приводило к завершению выполнения программы. Теперь же приложение должно работать до тех пор, пока есть хоть один действующий поток исполнения. В то же время часто бывают нужны обслуживающие потоки, которые не имеют никакого смысла, если они остаются в системе одни. Например, автоматический сборщик мусора в Java запускается в виде фонового (низкоприоритетного) процесса. Его задача – отслеживать объекты, которые уже не используются другими потоками, и затем уничтожать их, освобождая оперативную память. Понятно, что работа одного потока garbage collector 'а не имеет никакого смысла.

Такие обслуживающие потоки называют демонами ( daemon ), это свойство можно установить любому потоку. В итоге приложение выполняется до тех пор, пока есть хотя бы один поток не- демон.

Рассмотрим, как потоки реализованы в Java.

Базовые классы для работы с потоками

Класс Thread

Поток выполнения в Java представляется экземпляром класса Thread. Для того, чтобы написать свой поток исполнения, необходимо наследоваться от этого класса и переопределить метод run. Например,