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In diesem Modul werden wir mehr 眉ber Threads und Sperren erfahren, die seit 眉ber f眉nf Jahrzehnten als primitive Bausteine 蹿眉谤 die gleichzeitige Programmierung dienen. Alle Computerplattformen bieten heute irgendeine Form der Unterst眉tzung 蹿眉谤 Threads und Sperren und stellen sie Entwicklern 蹿眉谤 eine Vielzahl von Programmiersprachen zur Verf眉gung. Wir werden lernen, wie Threads mit Hilfe von strukturierten (z.B. synchronisierte Anweisungen/Methoden) und unstrukturierten (z.B. java.util.concurrent libraries) Sperren in Java erstellt, verbunden und synchronisiert werden k枚nnen. Wir werden auch neue Klassen von Fehlern kennenlernen, die auftreten k枚nnen, wenn nebenl盲ufige Programme auf gemeinsame Ressourcen zugreifen m眉ssen. Diese Fehler werden als Verletzungen von Lebendigkeits-/Fortschrittsgarantien bezeichnet und umfassen Deadlock, Livelock und Starvation. Zum Abschluss dieses Moduls werden wir verschiedene L枚sungen 蹿眉谤 das klassische "Dining Philosophers"-Problem untersuchen und diese L枚sungen zur Veranschaulichung von Deadlock-, Livelock- und Starvation-Problemen verwenden.

In diesem Modul lernen wir verschiedene Ans盲tze zur Koordinierung von Zugriffen auf gemeinsam genutzte Ressourcen kennen, ohne auf die bereits untersuchten Deadlock- oder Livelock-Fehler zu sto脽en. Kritische/isolierte Abschnitte sind nebenl盲ufige Programmierkonstrukte auf h枚herer Ebene (im Vergleich zu Sperren), die die Implementierung des gegenseitigen Ausschlusses vereinfachen, indem sie die Abwesenheit von Deadlocks und Livelocks garantieren. Die objektbasierte Isolierung lockert die durch kritische Abschnitte auferlegten Beschr盲nkungen, indem sie es erm枚glicht, den gegenseitigen Ausschluss auf einer objektspezifischen Basis zu spezifizieren, wie im Beispiel des Spanning Tree gezeigt. Die atomaren Variablen von Java stellen einen wichtigen, aber eingeschr盲nkten Fall von objektbasierter Isolation dar, der auf allen Hardwareplattformen effizient implementiert ist. Schlie脽lich werden wir lernen, wie die objektbasierte Isolation durch Lese-/Schreibzugriffsmodi weiter gelockert werden kann.

Begleiten Sie Professor Vivek Sarkar zu einem Gespr盲ch mit dem Software-Ingenieur Dr. Shams Imam in seinem B眉ro in Houston, Texas, 眉ber Threads, Sperren, Deadlocks, High-Level- und Low-Level-Konstrukte und die Bedeutung der gleichzeitigen Programmierung

In diesem Modul lernen wir einen weiteren High-Level-Ansatz 蹿眉谤 die gleichzeitige Programmierung kennen, das sogenannte "Actor"-Modell. Ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Akteursmodell und dem Modell der isolierten Abschnitte besteht darin, dass im Akteursmodell keine Daten眉berschneidungen m枚glich sind, da es keine Form von gemeinsam genutzten Variablen zul盲sst. Wie in allen Modellen der nebenl盲ufigen Programmierung sind jedoch auch im Akteursmodell aufgrund der inh盲renten Asynchronit盲t in der Reihenfolge, in der Nachrichten zugestellt werden k枚nnen, Formen des Nicht-Determinismus auf h枚herer Ebene m枚glich. Wir werden mehrere Beispiele 蹿眉谤 Gleichzeitigkeit unter Verwendung des Actor-Modells untersuchen, darunter den klassischen Sieve of Eratosthenes-Algorithmus zur Erzeugung von Primzahlen sowie Producer-Consumer-Muster mit unbegrenzten und begrenzten Puffern.

In diesem Modul werden wir uns mit nebenl盲ufigen Datenstrukturen besch盲ftigen, die eine wesentliche Softwareschicht in allen Multithread-Programmiersystemen bilden. Zun盲chst lernen wir Optimistic Concurrency kennen, ein wichtiges Multithreading-Muster, bei dem zwei Threads "optimistisch" Fortschritte bei der ihnen zugewiesenen Arbeit machen k枚nnen, ohne sich 眉ber gegenseitige Konflikte Gedanken zu machen, und nur auf Konflikte pr眉fen, bevor sie die Ergebnisse ihrer Arbeit "festschreiben". Anschlie脽end werden wir die weit verbreitete Datenstruktur Concurrent Queue untersuchen. Auch wenn die APIs 蹿眉谤 die Verwendung von Concurrent Queues sehr einfach sind, k枚nnen ihre Implementierungen unter Verwendung des Optimistic Concurrency-Modells komplex und fehleranf盲llig sein. Zu diesem Zweck werden wir auch den formalen Begriff der Linearisierbarkeit kennenlernen, um die Anforderungen an die Korrektheit von nebenl盲ufigen Datenstrukturen besser zu verstehen. Anschlie脽end werden wir uns mit Concurrent Hash Maps besch盲ftigen, einer weiteren weit verbreiteten nebenl盲ufigen Datenstruktur. Schlie脽lich besprechen wir einen nebenl盲ufigen Algorithmus zur Suche nach einem Minimum Spanning Tree eines ungerichteten Graphen, ein Algorithmus, der sich auf die Verwendung von nebenl盲ufigen Datenstrukturen unter der Haube st眉tzt.

Die n盲chsten beiden Videos zeigen, wie wichtig es ist, etwas 眉ber parallele Programmierung und verteilte Programmierung in Java zu lernen. Professor Vivek Sarkar wird bei Two Sigma mit Fachleuten aus der Industrie dar眉ber sprechen, wie die Themen unserer beiden anderen Kurse in der Praxis eingesetzt werden.