Lezioni

In questa lezione analizziamo la differenza tra multithreading e parallelismo: dove conta la reattività e dove — il reale incremento di velocità su più core. Discuteremo la creazione di thread tramite Thread, l’implementazione di Runnable e i pool di alto livello ExecutorService, vedremo un semplice esempio di somma di un array, capiremo quando il parallelismo aiuta e quando ostacola, nonché i problemi tipici: race condition sui dati, sincronizzazione tramite synchronized, deadlock e bilanciamento del carico. Alla fine — una tabella comparativa e una visualizzazione degli scenari.

Pratica del multithreading in modo serio: passiamo le attività a ExecutorService invece della creazione manuale di Thread, gestiamo il pool, la coda e il ciclo di vita ( shutdown(), shutdownNow()). Analizziamo la differenza tra Runnable e Callable<T>, otteniamo i risultati tramite Future e i suoi metodi ( get(), isDone(), cancel(...), isCancelled()). Mostreremo l'esecuzione di più attività, invokeAll/ invokeAny, la gestione di ExecutionException e gli errori tipici.

Vediamo come passare da un flusso sequenziale all’elaborazione parallela con una sola riga — tramite parallelStream() oppure .parallel(), cosa accade sotto il cofano in ForkJoinPool.commonPool(), quando il parallelismo accelera davvero i calcoli (collezioni grandi, operazioni «pesanti») e dove invece può rallentare. Mostreremo esempi di filtraggio, aggregazione, ordinamento, misurazione delle prestazioni e analizzeremo gli errori tipici: effetti collaterali in forEach, mantenimento dell’ordine, scelta delle collezioni e configurazione del grado di parallelismo.

Guida pratica al calcolo parallelo in Java: come funziona il pool di task ForkJoinPool e i task ricorsivi RecursiveTask<T>/ RecursiveAction, perché è utile l’algoritmo di work-stealing, come suddividere i task con fork() e unire i risultati con join() all’interno di compute(). Vedremo l’avvio tramite pool.invoke(), un esempio di somma di un array e di ricerca del massimo, il ruolo di ForkJoinPool in parallelStream(), nonché gli errori tipici e come evitarli.

Guida pratica alla programmazione parallela in Java: quando conviene usare ExecutorService, dove aiuta parallelStream e per quali compiti serve ForkJoinPool. Discuteremo la thread-safety con ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList e le classi atomiche ( AtomicInteger), le misurazioni delle prestazioni tramite System.nanoTime() e JMH, la gestione degli errori da Future.get() e ForkJoinTask, la corretta reazione a InterruptedException, nonché tecniche di logging ( Thread.currentThread().getName()) e di test ( Awaitility). Alla fine — una tabella di scelta degli strumenti e gli errori tipici.