Dans ce module, nous allons nous familiariser avec les threads et les verrous, qui constituent les éléments de base de la programmation simultanée depuis plus de cinquante ans. Aujourd'hui, toutes les plates-formes informatiques prennent en charge les threads et les verrous sous une forme ou une autre et les mettent à la disposition des développeurs dans un large éventail de langages de programmation. Nous apprendrons comment les threads peuvent être créés, joints et synchronisés en utilisant des verrous structurés (par exemple, des instructions/méthodes synchronisées) et non structurés (par exemple, les bibliothèques java.util.concurrent) en Java. Nous découvrirons également de nouvelles classes de bogues qui peuvent survenir lorsque des programmes concurrents doivent accéder à des ressources partagées. Ces bogues sont appelés violations des garanties de vivacité/progrès et incluent les blocages (deadlock), les blocages (livelock) et l'inanition (starvation). Nous conclurons ce module en étudiant différentes solutions au problème classique des "philosophes à table", et nous utiliserons ces solutions pour illustrer des cas de blocage, de blocage en direct et de famine.

Dans ce module, nous apprendrons différentes approches pour coordonner les accès aux ressources partagées sans rencontrer les bogues de blocage ou de verrouillage étudiés précédemment. Les sections critiques/isolées sont des constructions de programmation concurrente de plus haut niveau (par rapport aux verrous) qui simplifient la mise en œuvre de l'exclusion mutuelle en garantissant l'absence de deadlocks et de livelocks. L'isolation basée sur les objets assouplit les contraintes imposées par les sections critiques en permettant de spécifier l'exclusion mutuelle par objet, comme l'illustre l'exemple de l'arbre enchevêtré (Spanning Tree). Les variables atomiques de Java représentent un cas important, mais restreint, d'isolation basée sur l'objet qui est mis en œuvre efficacement sur toutes les plates-formes matérielles. Enfin, nous apprendrons comment l'isolation basée sur l'objet peut être encore assouplie avec les modes d'accès en lecture/écriture.

Rejoignez le professeur Vivek Sarkar qui s'entretient avec l'ingénieur logiciel Shams Imam, dans leurs bureaux du centre-ville de Houston, au Texas, sur les threads, les verrous, les blocages, les constructions de haut niveau et de bas niveau, et l'importance de la programmation concurrente

Dans ce module, nous allons apprendre une autre approche de haut niveau de la programmation concurrente appelée le modèle "Acteur". Une différence majeure entre le modèle Acteur et le modèle Sections isolées est qu'il n'y a pas de course aux données possible dans le modèle Acteur parce qu'il n'autorise aucune forme de variables partagées. Cependant, comme dans tous les modèles de programmation concurrente, des formes supérieures de non-déterminisme sont toujours possibles dans le modèle Actor en raison d'un asynchronisme inhérent à l'ordre dans lequel les messages peuvent être délivrés. Nous étudierons plusieurs exemples de concurrence utilisant le modèle Actor, y compris l'algorithme classique du tamis d'Eratosthène pour générer des nombres premiers, ainsi que des modèles producteur-consommateur avec des tampons illimités et limités.

Dans ce module, nous étudierons les structures de données concurrentes, qui constituent une couche logicielle essentielle dans tous les systèmes de programmation multithread. Tout d'abord, nous apprendrons ce qu'est la Concurrence Optimiste, un modèle multithread important dans lequel deux threads peuvent progresser de manière "optimiste" sur le travail qui leur est assigné sans se soucier des conflits mutuels, et en vérifiant uniquement les conflits avant de "livrer" les résultats de leur travail. Nous étudierons ensuite la structure de données largement utilisée des files d'attente concurrentes. Même si les API permettant d'utiliser les files d'attente concurrentes sont très simples, leur mise en œuvre à l'aide du modèle Optimistic Concurrency peut s'avérer complexe et sujette aux erreurs. À cette fin, nous apprendrons également la notion formelle de linéarisation afin de mieux comprendre les exigences de correction pour les structures de données concurrentes. Nous étudierons ensuite les cartes de hachage concurrentes, une autre structure de données concurrente largement utilisée. Enfin, nous discuterons d'un algorithme concurrent permettant de trouver un arbre d'extension minimum d'un graphe non orienté, un algorithme qui repose sur l'utilisation de structures de données concurrentes sous les couvertures.

Les deux prochaines vidéos montreront l'importance d'apprendre la programmation parallèle et la programmation distribuée en Java. Le professeur Vivek Sarkar s'entretiendra avec des professionnels de l'industrie à Two Sigma sur la façon dont les thèmes de nos deux autres cours sont utilisés sur le terrain.