{"id":3138,"date":"2022-06-15T05:27:58","date_gmt":"2022-06-15T05:27:58","guid":{"rendered":"http:\/\/the-codest.localhost\/blog\/concurrency-in-java-part-1-introduction\/"},"modified":"2026-03-11T05:59:41","modified_gmt":"2026-03-11T05:59:41","slug":"nebenlaufigkeit-in-java-teil-1-einfuhrung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecodest.co\/de\/blog\/concurrency-in-java-part-1-introduction\/","title":{"rendered":"Gleichzeitigkeit in Java Teil 1 - Einf\u00fchrung"},"content":{"rendered":"

Im Allgemeinen ist der herk\u00f6mmliche Programmieransatz sequentiell. Alles in einem Programm geschieht einen Schritt nach dem anderen.
Aber in Wirklichkeit ist es die Parallele, wie die ganze Welt l\u00e4uft - es ist die F\u00e4higkeit, mehr als eine Aufgabe gleichzeitig auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Thema vs. Prozess<\/h2>\n\n\n\n

Zur Er\u00f6rterung fortgeschrittener Themen wie Gleichzeitigkeit in Java<\/a><\/strong> oder Multithreading, m\u00fcssen wir uns auf einige gemeinsame Definitionen einigen, um sicher zu sein, dass wir auf derselben Seite stehen.<\/p>\n\n\n\n

Lassen Sie uns mit den Grundlagen beginnen. In der nichtsequenziellen Welt gibt es zwei Arten von Gleichzeitigkeitsrepr\u00e4sentanten: Prozesse und
Threads. Ein Prozess ist eine Instanz des laufenden Programms. Normalerweise ist er von anderen Prozessen isoliert.
Das Betriebssystem ist f\u00fcr die Zuweisung von Ressourcen an jeden Prozess verantwortlich. Au\u00dferdem fungiert es als Dirigent, der
plant und kontrolliert sie.<\/p>\n\n\n\n

Ein Thread ist eine Art Prozess, aber auf einer niedrigeren Ebene, daher wird er auch als leichter Thread bezeichnet. Mehrere Threads k\u00f6nnen in einem
Prozess. Hier fungiert das Programm als Scheduler und Controller f\u00fcr Threads. Auf diese Weise scheinen einzelne Programme
mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen.<\/p>\n\n\n\n

Der grundlegende Unterschied zwischen Threads und Prozessen ist die Isolationsebene. Der Prozess hat seinen eigenen Satz von
Ressourcen, w\u00e4hrend der Thread die Daten<\/a> mit anderen Threads. Es mag wie ein fehleranf\u00e4lliger Ansatz erscheinen, und das ist er auch. F\u00fcr
Aber darauf wollen wir uns jetzt nicht konzentrieren, denn das w\u00fcrde den Rahmen dieses Artikels sprengen.<\/p>\n\n\n\n

Prozesse, Threads - ok... Aber was genau ist Gleichzeitigkeit? Gleichzeitigkeit bedeutet, dass Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausf\u00fchren k\u00f6nnen.
Zeit. Das bedeutet nicht, dass diese Aufgaben gleichzeitig ablaufen m\u00fcssen - das ist die Aufgabe der Parallelit\u00e4t. Concurrenc in Javay<\/strong> auch nicht
erfordern nicht, dass Sie mehrere CPUs oder sogar mehrere Kerne haben. In einer Single-Core-Umgebung kann dies erreicht werden durch die Nutzung von
Kontextwechsel.<\/p>\n\n\n\n

Ein mit der Gleichzeitigkeit verbundener Begriff ist Multithreading. Dies ist eine Eigenschaft von Programmen, die es ihnen erm\u00f6glicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuf\u00fchren. Nicht jedes Programm verwendet diesen Ansatz, aber diejenigen, die dies tun, k\u00f6nnen als multithreaded bezeichnet werden.<\/p>\n\n\n\n

Wir sind fast fertig, nur noch eine Definition. Asynchronit\u00e4t bedeutet, dass ein Programm nicht-blockierende Operationen durchf\u00fchrt.
Er leitet eine Aufgabe ein und macht dann mit anderen Dingen weiter, w\u00e4hrend er auf die Antwort wartet. Wenn sie die Antwort erh\u00e4lt, kann sie reagieren<\/a> dazu.<\/p>\n\n\n\n

Das ganze Drumherum<\/h2>\n\n\n\n

Standardm\u00e4\u00dfig wird jede Java-Anwendung<\/strong> l\u00e4uft in einem einzigen Prozess. In diesem Prozess gibt es einen Thread, der mit dem main()<\/code> Methode der
einer Anwendung. Wie bereits erw\u00e4hnt, ist es jedoch m\u00f6glich, die Mechanismen mehrerer Threads innerhalb einer Anwendung zu nutzen.
Programm.<\/p>\n\n\n\n

Lauff\u00e4hig<\/h3>\n\n\n\n

Thema<\/code> ist eine Java<\/strong> Klasse, in der die Magie stattfindet. Dies ist die Objektdarstellung des zuvor erw\u00e4hnten Threads. An
einen eigenen Thread zu erstellen, k\u00f6nnen Sie die Thema<\/code> Klasse. Dies ist jedoch kein empfohlener Ansatz. F\u00e4den<\/code> sollte als Mechanismus zur Ausf\u00fchrung der Aufgabe verwendet werden. Tasks sind Teile von Code<\/a> die wir im gleichzeitigen Modus ausf\u00fchren wollen. Wir k\u00f6nnen sie mit der Option Lauff\u00e4hig<\/code> Schnittstelle.<\/p>\n\n\n\n

Aber genug der Theorie, lassen Sie uns unseren Code dort einsetzen, wo wir ihn brauchen.<\/p>\n\n\n\n

Problem<\/h3>\n\n\n\n

Angenommen, wir haben eine Reihe von Zahlenfeldern. F\u00fcr jede Reihe wollen wir die Summe der Zahlen in einer Reihe wissen. Nehmen wir an
vorgeben, dass es eine Menge solcher Arrays gibt und jedes von ihnen relativ gro\u00df ist. Unter solchen Bedingungen wollen wir die Gleichzeitigkeit nutzen und jedes Array als separate Aufgabe summieren.<\/p>\n\n\n\n

int[] a1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};\nint[] a2 = {10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10};\nint[] a3 = {3, 4, 3, 4, 3, 4, 2, 1, 3, 7};\n\nRunnable task1 = () -> {\n    int sum = Arrays.stream(a1).sum();\n    System.out.println(\"1. Die Summe ist: \" + Summe);\n};\n\nRunnable task2 = () -> {\n    int sum = Arrays.stream(a2).sum();\n    System.out.println(\"2. Die Summe ist: \" + Summe);\n};\n\nRunnable task3 = () -> {\n    int sum = Arrays.stream(a3).sum();\n    System.out.println(\"3. Die Summe ist: \" + Summe);\n};\n\nnew Thread(task1).start();\nnew Thread(task2).start();\nnew Thread(task3).start();<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Wie Sie aus dem obigen Code ersehen k\u00f6nnen Lauff\u00e4hig<\/code> ist eine funktionale Schnittstelle. Sie enth\u00e4lt eine einzige abstrakte Methode run()<\/code>
ohne Argumente. Die Lauff\u00e4hig<\/code> Schnittstelle sollte von jeder Klasse implementiert werden, deren Instanzen dazu bestimmt sind
von einem Thread ausgef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n
Sobald Sie eine Aufgabe definiert haben, k\u00f6nnen Sie einen Thread erstellen, um sie auszuf\u00fchren. Dies kann erreicht werden durch neuer Thread()<\/code> Konstrukteur, der
nimmt Lauff\u00e4hig<\/code> als sein Argument.<\/p>\n\n\n\n
Der letzte Schritt ist start()<\/code> ein neu erstelltes Thema. In der API<\/a> Es gibt auch run()<\/code> Methoden in Lauff\u00e4hig<\/code> und in
Thema<\/code>. Dies ist jedoch keine M\u00f6glichkeit, die Gleichzeitigkeit in Java zu nutzen. Ein direkter Aufruf jeder dieser Methoden f\u00fchrt zu
die Ausf\u00fchrung der Aufgabe im selben Thread, in dem die main()<\/code> Methode l\u00e4uft.<\/p>\n\n\n\n
Thread-Pools und Executors<\/h3>\n\n\n\n
Wenn es viele Aufgaben gibt, ist es keine gute Idee, f\u00fcr jede Aufgabe einen eigenen Thread zu erstellen. Das Erstellen eines Thema<\/code> ist eine
und es ist weitaus besser, bestehende Threads wiederzuverwenden, als neue zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn ein Programm viele kurzlebige Threads erzeugt, ist es besser, einen Thread-Pool zu verwenden. Der Thread-Pool enth\u00e4lt eine Anzahl von
betriebsbereite, aber derzeit nicht aktive Threads. Das Geben eines Lauff\u00e4hig<\/code> zum Pool f\u00fchrt dazu, dass einer der Threads die Funktion
run()<\/code> Methode der gegebenen Lauff\u00e4hig<\/code>. Nach Abschluss einer Aufgabe ist der Thread noch vorhanden und befindet sich in einem Leerlaufzustand.<\/p>\n\n\n\n
Ok, Sie haben es verstanden - Sie bevorzugen Thread-Pools anstelle der manuellen Erstellung. Aber wie k\u00f6nnen Sie Thread-Pools nutzen? Die Testamentsvollstrecker<\/code>
Klasse verf\u00fcgt \u00fcber eine Reihe von statischen Fabrikmethoden zur Erstellung von Thread-Pools. Zum Beispiel newCachedThredPool()<\/code> erstellt
einen Pool, in dem bei Bedarf neue Threads erstellt werden und inaktive Threads 60 Sekunden lang gehalten werden. Im Gegensatz dazu,
newFixedThreadPool()<\/code> enth\u00e4lt einen festen Satz von Threads, in dem inaktive Threads auf unbestimmte Zeit gehalten werden.<\/p>\n\n\n\n
Schauen wir uns an, wie das in unserem Beispiel funktionieren k\u00f6nnte. Jetzt m\u00fcssen wir die Threads nicht mehr manuell erstellen. Stattdessen m\u00fcssen wir
ExecutorService<\/code> der einen Pool von Threads bereitstellt. Dann k\u00f6nnen wir ihm Aufgaben zuweisen. Der letzte Schritt besteht darin, den Thread zu schlie\u00dfen
Pool, um Speicherlecks zu vermeiden. Der Rest des bisherigen Codes bleibt unver\u00e4ndert.<\/p>\n\n\n\n
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();\n\nexecutor.submit(task1);\nexecutor.submit(task2);\nexecutor.submit(task3);\n\nexecutor.shutdown();<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Abrufbar<\/h3>\n\n\n\n
Lauff\u00e4hig<\/code> scheint eine elegante Methode zur Erstellung gleichzeitiger Aufgaben zu sein, aber sie hat einen gro\u00dfen Mangel. Sie kann keine
Wert. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen wir nicht feststellen, ob eine Aufgabe abgeschlossen ist oder nicht. Wir wissen auch nicht, ob sie abgeschlossen wurde
normal oder au\u00dfergew\u00f6hnlich. Die L\u00f6sung f\u00fcr diese \u00dcbel ist Abrufbar<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
Abrufbar<\/code> ist vergleichbar mit Lauff\u00e4hig<\/code> in gewisser Weise verpackt es auch asynchrone Aufgaben. Der Hauptunterschied besteht darin, dass sie in der Lage ist
einen Wert zur\u00fcckgeben. Der R\u00fcckgabewert kann von jedem (nicht-primitiven) Typ sein, da die Abrufbar<\/code> Schnittstelle ist ein parametrisierter Typ.
Abrufbar<\/code> ist eine funktionale Schnittstelle, die \u00fcber Aufruf()<\/code> Methode, die ein Ausnahme<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
Jetzt wollen wir sehen, wie wir die Abrufbar<\/code> in unserem Array-Problem.<\/p>\n\n\n\n
int[] a1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};\nint[] a2 = {10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10};\nint[] a3 = {3, 4, 3, 4, 3, 4, 2, 1, 3, 7};\n\nCallable task1 = () -> Arrays.stream(a1).sum();\nCallable task2 = () -> Arrays.stream(a2).sum();\nCallable task3 = () -> Arrays.stream(a3).sum();\n\nExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();\nFuture future1 = executor.submit(task1);\nFuture future2 = executor.submit(task2);\nFuture future3 = executor.submit(task3);\n\nSystem.out.println(\"1. Die Summe ist: \" + future1.get());\nSystem.out.println(\"2. Die Summe ist: \" + future2.get());\nSystem.out.println(\"3. die Summe ist: \" + future3.get());\n\nexecutor.shutdown();<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Okay, wir k\u00f6nnen sehen, wie Abrufbar<\/code> wird erstellt und dann an ExecutorService<\/code>. Aber was zum Teufel ist Zukunft<\/code>?
Zukunft<\/code> fungiert als Br\u00fccke zwischen den Threads. Die Summe jedes Arrays wird in einem separaten Thread erzeugt und wir brauchen einen Weg, um
diese Ergebnisse zur\u00fcck an main()<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
So rufen Sie das Ergebnis von Zukunft<\/code> m\u00fcssen wir anrufen get()<\/code> Methode. Hier kann eines von zwei Dingen passieren. Erstens, die
Ergebnis der Berechnung, die von Abrufbar<\/code> verf\u00fcgbar ist. Dann bekommen wir es sofort. Zweitens, das Ergebnis ist nicht
noch nicht fertig. In diesem Fall get()<\/code> Methode wird blockiert, bis das Ergebnis vorliegt.<\/p>\n\n\n\n
ComputableFuture<\/h3>\n\n\n\n
Das Problem mit Zukunft<\/code> ist, dass es nach dem \"Push-Paradigma\" funktioniert. Bei der Verwendung Zukunft<\/code> muss man wie ein Chef sein, der
fragt st\u00e4ndig: \"Ist Ihre Aufgabe erledigt? Ist sie fertig?\", bis sie ein Ergebnis liefert. Unter st\u00e4ndigem Druck zu handeln ist
teuer. Ein weitaus besserer Ansatz w\u00e4re es, zu bestellen Zukunft<\/code> was zu tun ist, wenn es mit seiner Aufgabe fertig ist. Leider,
Zukunft<\/code> kann das nicht tun, aber ComputableFuture<\/code> k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
ComputableFuture<\/code> arbeitet im \"Pull-Paradigma\". Wir k\u00f6nnen ihm sagen, was es mit dem Ergebnis tun soll, wenn es seine Aufgaben erf\u00fcllt hat. Es
ist ein Beispiel f\u00fcr einen asynchronen Ansatz.<\/p>\n\n\n\n
ComputableFuture<\/code> funktioniert perfekt mit Lauff\u00e4hig<\/code> aber nicht mit Abrufbar<\/code>. Stattdessen ist es m\u00f6glich, eine Aufgabe zu liefern
ComputableFuture<\/code> in Form von Anbieter<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
Schauen wir uns an, wie sich die obigen Ausf\u00fchrungen auf unser Problem beziehen.<\/p>\n\n\n\n
int[] a1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};\nint[] a2 = {10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10};\nint[] a3 = {3, 4, 3, 4, 3, 4, 2, 1, 3, 7};\n\nCompletableFuture.supplyAsync(() -> Arrays.stream(a1).sum())\n                .thenAccept(System.out::println);\n\nCompletableFuture.supplyAsync(() -> Arrays.stream(a2).sum())\n                .thenAccept(System.out::println);\n\nCompletableFuture.supplyAsync(() -> Arrays.stream(a3).sum())\n                .thenAccept(System.out::println);<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Das erste, was einem auff\u00e4llt, ist, wie viel k\u00fcrzer diese L\u00f6sung ist. Au\u00dferdem sieht sie auch noch ordentlich und aufger\u00e4umt aus.<\/p>\n\n\n\n
Aufgabe an Erf\u00fcllbarZukunft<\/code> kann bereitgestellt werden von supplyAsync()<\/code> Methode, die die Anbieter<\/code> oder durch runAsync()<\/code> dass
nimmt Lauff\u00e4hig<\/code>. Ein Callback - ein St\u00fcck Code, das bei Abschluss der Aufgabe ausgef\u00fchrt werden soll - wird definiert durch thenAccept()<\/code>
Methode.<\/p>\n\n\n\n
Schlussfolgerungen<\/h2>\n\n\n\n
Java<\/strong> bietet viele verschiedene Ans\u00e4tze zur Gleichzeitigkeit. In diesem Artikel haben wir das Thema nur am Rande behandelt.<\/p>\n\n\n\n
Dennoch haben wir die Grundlagen der Thema<\/code>, Lauff\u00e4hig<\/code>, Abrufbar<\/code>und CallableFuture<\/code> was ein gutes Argument ist
zur weiteren Untersuchung des Themas.<\/p>\n\n\n\n
\"\"<\/a><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Lesen Sie den ersten Teil unserer Blogserie, die sich mit der Gleichzeitigkeit in Java besch\u00e4ftigt. Im folgenden Artikel werden wir uns die Unterschiede zwischen Threads und Prozessen, Thread-Pools, Executors und vieles mehr genauer ansehen!<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":3139,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-3138","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-software-development"],"acf":[],"yoast_head":"\nConcurrency in Java Part 1 - Introduction - The Codest<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Read the first part of our blog series devoted to concurrency in Java.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/thecodest.co\/de\/blog\/nebenlaufigkeit-in-java-teil-1-einfuhrung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Concurrency in Java Part 1 - 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