Lecciones

En esta lección analizamos la diferencia entre multihilo y paralelismo: dónde importa la capacidad de respuesta y dónde — la aceleración real en varios núcleos. Hablaremos de crear hilos mediante Thread, implementar Runnable y los pools de alto nivel ExecutorService, veremos un ejemplo sencillo de suma de un array, explicaremos cuándo el paralelismo ayuda y cuándo estorba, así como los problemas típicos: condiciones de carrera, sincronización mediante synchronized, interbloqueos y equilibrio de carga. Al final — una tabla comparativa y una visualización de escenarios.

Práctica de concurrencia de forma profesional: pasamos tareas a ExecutorService en lugar de crear Thread manualmente, gestionamos el pool, la cola y el ciclo de vida ( shutdown(), shutdownNow()). Analizamos la diferencia entre Runnable y Callable<T>, obtenemos resultados a través de Future y sus métodos ( get(), isDone(), cancel(...), isCancelled()). Mostraremos la ejecución de varias tareas, invokeAll/ invokeAny, el manejo de ExecutionException y errores típicos.

Entendemos cómo cambiar un flujo de datos secuencial a procesamiento en paralelo con una sola línea — mediante parallelStream() o .parallel(), qué ocurre bajo el capó en ForkJoinPool.commonPool(), cuándo la paralelización realmente acelera los cálculos (colecciones grandes, operaciones «pesadas») y dónde puede ralentizarlos. Mostraremos ejemplos de filtrado, agregación, ordenación, medición de rendimiento y analizaremos errores típicos: efectos secundarios en forEach, preservación del orden, elección de colecciones y configuración del grado de paralelismo.

Guía práctica de computación paralela en Java: cómo funciona el pool de tareas ForkJoinPool y las tareas recursivas RecursiveTask<T>/ RecursiveAction, por qué es útil el algoritmo de robo de trabajo (work-stealing), cómo dividir tareas con fork() y combinar resultados con join() dentro de compute(). Veremos el lanzamiento con pool.invoke(), un ejemplo de suma de un array y búsqueda del máximo, el papel de ForkJoinPool en parallelStream() y los errores típicos y cómo evitarlos.

Guía práctica de programación paralela en Java: cuándo conviene usar ExecutorService, dónde ayuda parallelStream y para qué tareas necesitas ForkJoinPool. Hablaremos de la seguridad de hilos con ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList y clases atómicas ( AtomicInteger), mediciones de rendimiento con System.nanoTime() y JMH, gestión de errores desde Future.get() y ForkJoinTask, la reacción correcta a InterruptedException, así como técnicas de registro ( Thread.currentThread().getName()) y pruebas ( Awaitility). Al final — una tabla para elegir la herramienta y errores típicos.