Aulas

Nesta aula, analisamos a diferença entre multithreading e paralelismo: onde importa a responsividade e onde há aceleração real em vários núcleos. Vamos discutir a criação de threads por meio de Thread, a implementação de Runnable e pools de alto nível ExecutorService, ver um exemplo simples de soma de um array, entender quando o paralelismo ajuda e quando atrapalha, bem como problemas típicos: condições de corrida, sincronização com synchronized, deadlocks e balanceamento de carga. No fim — uma tabela comparativa e uma visualização de cenários.

Prática de multithreading de verdade: enviamos tarefas para o ExecutorService em vez de criar Thread manualmente, gerenciamos o pool, a fila e o ciclo de vida ( shutdown(), shutdownNow()). Analisamos a diferença entre Runnable e Callable<T>, obtemos resultados via Future e seus métodos ( get(), isDone(), cancel(...), isCancelled()). Mostraremos a execução de várias tarefas, invokeAll/ invokeAny, o tratamento de ExecutionException e erros comuns.

Entenda como alternar um fluxo de dados sequencial para processamento paralelo com uma única linha — usando parallelStream() ou .parallel(), o que acontece por baixo dos panos em ForkJoinPool.commonPool(), quando o paralelismo realmente acelera os cálculos (coleções grandes, operações “pesadas”) e onde ele pode até atrasar. Mostraremos exemplos de filtragem, agregação, ordenação, medição de desempenho e analisaremos erros típicos: efeitos colaterais em forEach, preservação de ordem, escolha de coleções e configuração do grau de paralelismo.

Guia prático de computação paralela em Java: como funciona o pool de tarefas ForkJoinPool e as tarefas recursivas RecursiveTask<T>/ RecursiveAction, por que o algoritmo de work-stealing é útil, como dividir tarefas com fork() e combinar resultados com join() dentro de compute(). Veremos a execução via pool.invoke(), um exemplo de soma de array e busca do máximo, o papel de ForkJoinPool em parallelStream(), além de erros típicos e como evitá-los.

Guia prático de programação paralela em Java: quando usar ExecutorService, onde parallelStream ajuda e para quais tarefas é necessário ForkJoinPool. Vamos discutir segurança de thread com ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList e classes atômicas ( AtomicInteger), medições de desempenho via System.nanoTime() e JMH, tratamento de erros de Future.get() e ForkJoinTask, reação correta a InterruptedException, bem como técnicas de logging ( Thread.currentThread().getName()) e de testes ( Awaitility). No final — uma tabela de escolha de ferramenta e erros típicos.