Синхронизация

При многопоточной архитектуре приложения возможны ситуации, когда несколько потоков будут одновременно работать с одними и теми же данными, используя их значения и присваивая новые. В таком случае результат работы программы становится невозможно предугадать, глядя только на исходный код. Финальные значения переменных будут зависеть от случайных факторов, исходя из того, какой поток какое действие успел сделать первым или последним.

Рассмотрим пример:

public class ThreadTest {

private int a=1, b=2;

public void one() {

a=b;

}

public void two() {

b=a;

}

public static void main(String s[]) {

int a11=0, a22=0, a12=0;

for (int i=0; i<1000; i++) {

final ThreadTest o = new ThreadTest();

// Запускаем первый поток, который

// вызывает один метод

new Thread() {

public void run() {

o.one();

}

}.start();

// Запускаем второй поток, который

// вызывает второй метод

new Thread() {

public void run() {

o.two();

}

}.start();

// даем потокам время отработать

try {

Thread.sleep(100);

} catch (InterruptedException e) {}

// анализируем финальные значения

if (o.a==1 && o.b==1) a11++;

if (o.a==2 && o.b==2) a22++;

if (o.a!=o.b) a12++;

}

System.out.println(a11+" "+a22+" "+a12);

}

}

Пример 12.3.

В этом примере два потока исполнения одновременно обращаются к одному и тому же объекту, вызывая у него два разных метода, one() и two(). Эти методы пытаются приравнять два поля класса a и b друг другу, но в разном порядке. Учитывая, что исходные значения полей равны 1 и 2, соответственно, можно было ожидать, что после того, как потоки завершат свою работу, поля будут иметь одинаковое значение. Однако понять, какое из двух возможных значений они примут, уже невозможно. Посмотрим на результат программы:

135 864 1

Первое число показывает, сколько раз из тысячи обе переменные приняли значение 1. Второе число соответствует значению 2. Такое сильное преобладание одного из значений обусловлено последовательностью запусков потоков. Если ее изменить, то и количества случаев с 1 и 2 также меняются местами. Третье же число сообщает, что на тысячу случаев произошел один, когда поля вообще обменялись значениями!

При количестве итераций, равном 10000, были получены следующие данные, которые подтверждают сделанные выводы:

494 9498 8

А если убрать задержку перед анализом результатов, то получаемые данные радикально меняются:

0 3 997

Видимо, потоки просто не успевают отработать.

Итак, наглядно показано, сколь сильно и непредсказуемо может меняться результат работы одной и той же программы, применяющей многопоточную архитектуру. Необходимо учитывать, что в приведенном простом примере задержки создавались вручную методом Thread.sleep(). В реальных сложных системах задержки могут возникать в местах проведения сложных операций, их длина непредсказуема и оценить их последствия невозможно.

Для более глубокого понимания принципов многопоточной работы в Java рассмотрим организацию памяти в виртуальной машине для нескольких потоков.