In diesem Modul werden wir mehr über Threads und Sperren erfahren, die seit über fünf Jahrzehnten als primitive Bausteine für die gleichzeitige Programmierung dienen. Alle Computerplattformen bieten heute irgendeine Form der Unterstützung für Threads und Sperren und stellen sie Entwicklern für eine Vielzahl von Programmiersprachen zur Verfügung. 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 können. Wir werden auch neue Klassen von Fehlern kennenlernen, die auftreten können, wenn nebenläufige Programme auf gemeinsame Ressourcen zugreifen müssen. Diese Fehler werden als Verletzungen von Lebendigkeits-/Fortschrittsgarantien bezeichnet und umfassen Deadlock, Livelock und Starvation. Zum Abschluss dieses Moduls werden wir verschiedene Lösungen für das klassische "Dining Philosophers"-Problem untersuchen und diese Lösungen zur Veranschaulichung von Deadlock-, Livelock- und Starvation-Problemen verwenden.

In diesem Modul lernen wir verschiedene Ansätze zur Koordinierung von Zugriffen auf gemeinsam genutzte Ressourcen kennen, ohne auf die bereits untersuchten Deadlock- oder Livelock-Fehler zu stoßen. Kritische/isolierte Abschnitte sind nebenläufige Programmierkonstrukte auf höherer 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 Beschränkungen, indem sie es ermöglicht, 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 eingeschränkten Fall von objektbasierter Isolation dar, der auf allen Hardwareplattformen effizient implementiert ist. Schließlich werden wir lernen, wie die objektbasierte Isolation durch Lese-/Schreibzugriffsmodi weiter gelockert werden kann.

Begleiten Sie Professor Vivek Sarkar zu einem Gespräch mit dem Software-Ingenieur Dr. Shams Imam in seinem Büro in Houston, Texas, über 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 für 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 Datenüberschneidungen möglich sind, da es keine Form von gemeinsam genutzten Variablen zulässt. Wie in allen Modellen der nebenläufigen Programmierung sind jedoch auch im Akteursmodell aufgrund der inhärenten Asynchronität in der Reihenfolge, in der Nachrichten zugestellt werden können, Formen des Nicht-Determinismus auf höherer Ebene möglich. Wir werden mehrere Beispiele für 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 nebenläufigen Datenstrukturen beschäftigen, die eine wesentliche Softwareschicht in allen Multithread-Programmiersystemen bilden. Zunächst lernen wir Optimistic Concurrency kennen, ein wichtiges Multithreading-Muster, bei dem zwei Threads "optimistisch" Fortschritte bei der ihnen zugewiesenen Arbeit machen können, ohne sich über gegenseitige Konflikte Gedanken zu machen, und nur auf Konflikte prüfen, bevor sie die Ergebnisse ihrer Arbeit "festschreiben". Anschließend werden wir die weit verbreitete Datenstruktur Concurrent Queue untersuchen. Auch wenn die APIs für die Verwendung von Concurrent Queues sehr einfach sind, können ihre Implementierungen unter Verwendung des Optimistic Concurrency-Modells komplex und fehleranfällig sein. Zu diesem Zweck werden wir auch den formalen Begriff der Linearisierbarkeit kennenlernen, um die Anforderungen an die Korrektheit von nebenläufigen Datenstrukturen besser zu verstehen. Anschließend werden wir uns mit Concurrent Hash Maps beschäftigen, einer weiteren weit verbreiteten nebenläufigen Datenstruktur. Schließlich besprechen wir einen nebenläufigen Algorithmus zur Suche nach einem Minimum Spanning Tree eines ungerichteten Graphen, ein Algorithmus, der sich auf die Verwendung von nebenläufigen Datenstrukturen unter der Haube stützt.

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