Concurrency

Was ist Concurrency?

Concurrency ermöglicht es einem Computer, mehrere Aufgaben scheinbar gleichzeitig auszuführen, indem er sie unterbricht und schnell von einer zur anderen wechselt. Du kannst dies mit einem Jongleur vergleichen, der mehrere Bälle in der Luft hält. Der Jongleur berührt jeweils nur einen Ball, aber alle Bälle befinden sich gleichzeitig in Bewegung. Dies ist besonders nützlich für:

• Verarbeitung von Benutzeranfragen in Web-Servern
• Ausführung von Hintergrundprozessen in Betriebssystemen
• Verknüpfung von Datenbankabfragen

Unterschied zwischen Concurrency und Parallelität

Oftmals werden Concurrency und Parallelität fälschlicherweise als identisch angesehen, doch gibt es wesentliche Unterschiede:

• Effiziente Ressourcennutzung in Umgebungen mit beschränkten Prozessorressourcen
• Erhöhung der Responsivität eines Systems
• Unterstützung für High-Volume-Transaktionen in Datenbankanwendungen

Parallelität hingegen erfordert meist dedizierte Hardware wie Multi-Core-Prozessoren und eignet sich gut für:

• Rechenintensive Anwendungen
• Massiv parallele Datenverarbeitung
• Optimierung von Rechenleistung

Concurrency in Programmiersprachen

In der modernen Softwareentwicklung ist Concurrency ein wesentliches Konzept, um die Nutzung von Systemressourcen zu optimieren und die Leistungsfähigkeit von Programmen zu steigern. Verschiedene Programmiersprachen bieten unterschiedliche Mechanismen zur Unterstützung der Concurrency.

Nebenläufigkeit in Java

Java gehört zu den bekanntesten Programmiersprachen, die Concurrency durch integrierte Thread-Unterstützung effektiv nutzen. In Java kannst Du mit der Thread-Klasse oder dem Runnable-Interface arbeiten, um parallele Ausführungen in Programmen zu ermöglichen.

Java bietet den Executor Framework, das eine abstrakte, flexible Verwaltung von Threads ermöglicht. Zu den Hauptvorteilen gehören:

• Einfachere Handhabung von Thread-Pools
• Vereinfachte Steuerung der Lebensdauer von Threads
• Verbesserte Übersicht bei komplexen Aufgaben

class MyTask implements Runnable {   public void run() {     // Code, der nebenläufig ausgeführt werden soll   } } Thread thread = new Thread(new MyTask()); thread.start();

Python und Concurrency

Python nutzt Concurrency hauptsächlich durch das threading- und asyncio-Modul. Im Gegensatz zu Java wird Concurrency in Python aufgrund des Global Interpreter Lock (GIL) eingeschränkt, bietet jedoch genug Funktionalität, um Nebenläufigkeit effizient zu implementieren.

Das asyncio-Modul ermöglicht Dir die Durchführung von asynchronem I/O, wodurch Verzögerungen vermieden werden, die durch Netzwerkanfragen oder das Lesen großer Dateien entstehen:

• Effizientere Leistung bei I/O-gebundenen Anwendungen
• Verwendung von async und await
• Einfache Umsetzung von Nebenläufigkeit in Anwendungen

import asyncio async def main():   print('Hello, World!') asyncio.run(main())

Concurrency in C++

C++ bietet robuste Werkzeuge zur Implementierung von Concurrency, vor allem durch die Standardbibliothek, die seit C++11 umfassende Unterstützung für Threads beinhaltet. C++ ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Threads und bietet Synchronisationswerkzeuge wie mutex und condition_variable.

Für Entwickler ergeben sich durch die C++-Concurrency-Features folgende Vorteile:

• Low-Level Access und Kontrolle über Hardware-Ressourcen
• Optimierung der Performance durch parallele Programmierung
• Reduzierung der Warteschleifen bei Task-Ausführungen

Ein typisches Concurrency-Pattern in C++ könnte die Verwendung von std::thread für die Erzeugung von parallelen Ausführungen sein. Interessant ist, dass C++ auch Futures und Promises als Werkzeuge für parallele und asynchrone Programmierung unterstützt.

Synchronisation von Threads

Bei der Entwicklung von Anwendungen, die Concurrency nutzen, spielt die Synchronisation von Threads eine entscheidende Rolle. Sie stellt sicher, dass Threads kontrolliert und ohne ungewollte Interferenzen laufen, besonders wenn sie auf gemeinsame Ressourcen zugreifen.

Methoden der Thread-Synchronisation

Es gibt verschiedene Methoden zur Synchronisation von Threads, um Konflikte bei gemeinsam genutzten Ressourcen zu vermeiden. Diese Methoden helfen dabei, das ordnungsgemäße Funktionieren und die Datensicherheit in einem gleichzeitig arbeitenden System zu gewährleisten:

• Mutex: Sperrt den Ressourcenbereich, damit nur ein Thread darauf zugreifen kann.
• Semaphore: Beschränkt die Anzahl der Threads, die auf eine oder mehrere Ressourcen zugreifen können.
• Monitor: Kombination aus Mutex und Bedingungsvariablen, die die Thread-Sicherheit auf höheren Abstraktionsebenen gewährleistet.
• Bedingungsvariablen: Ermöglichen Threads, auf bestimmte Bedingungen zu warten, und signalisieren, wenn diese Bedingungen erfüllt sind.

Der Einsatz dieser Synchronisationsmethoden ist entscheidend, um Race Conditions, Deadlocks und andere Probleme zu verhindern, die auftreten, wenn mehrere Threads parallel arbeiten.

import threading mutex = threading.Lock() def synchronized_task():     with mutex:         # Kritischer Abschnitt - gesicherter Zugriff auf Ressourcen 

Wichtige Bibliotheken für Synchronisation

Zur Erleichterung der Thread-Synchronisation bieten Programmiersprachen eine Vielzahl von Bibliotheken, die speziell für diese Aufgaben entwickelt wurden:

• Java.util.concurrent: Eine starke Bibliothek in Java, die umfassende Werkzeuge wie ExecutorServices, ThreadPools und Sammlungen bietet, die thread-sicher sind.
• Python threading: Neben grundlegenden Synchronisationselementen wie Locks und Semaphores bietet sie auch Events und Timers für flexible Concurrency-Strategien.
• C++ Standard Template Library (STL): Mit Unterstützung für Threads und Synchronisation über Mutexe, Bedingungsvariablen und andere Elemente, bietet die STL in C++ Handhabung von Parallelität auf Low-Level-Ebene.

Ähnliche Bibliotheken existieren in anderen Sprachen, die die Komplexität der Thread-Synchronisation verbergen und Entwicklern dabei helfen, robustere Anwendungen zu schreiben.

Konzept der Deadlocks

Ein Deadlock ist ein Zustand in einer Mehrprozessorumgebung oder im Multithreading, bei dem zwei oder mehr Prozesse oder Threads sich gegenseitig blockieren, wodurch jeder auf eine Ressource wartet, die von einem anderen gehalten wird. Dies führt dazu, dass keines der Programme fortgesetzt werden kann. Deadlocks stellen in der Programmierung eine ernsthafte Herausforderung dar, da sie zu herben Leistungsverlusten und Systemstillständen führen können.

Vermeidung von Deadlocks

Die Vermeidung von Deadlocks in einem System ist entscheidend, um die kontinuierliche Ausführung von Prozessen sicherzustellen. Hier sind einige Strategien, die angewendet werden können, um Deadlocks zu vermeiden:

• Ressourcenhierarchie: Ordne alle Ressourcen eine bestimmte Rangfolge zu, und fordere Ressourcen in dieser Reihenfolge an, um zyklische Abhängigkeiten zu vermeiden.
• Bankiersalgorithmus: Ein präventiver Algorithmus, der gezielt überprüft, ob eine Ressourcenzuteilung zu einem sicheren Zustand führt, bevor sie erfolgt.
• Zeitbeschränkungen: Setze Zeitlimits für das Halten von Ressourcen, sodass nach Ablauf der Zeit die Ressource freigegeben und der Prozess unterbrochen wird.

Durch die Implementierung dieser Methoden kannst Du die Wahrscheinlichkeit eines Deadlocks erheblich reduzieren.

Thread A: lock(X); lock(Y); Thread B: lock(Y); lock(X);

Kritische Abschnitte und Deadlocks

Kritische Abschnitte beziehen sich auf Codeblöcke, in denen Prozesse auf gemeinsam genutzte Ressourcen zugreifen. Wenn nicht richtig gehandhabt, können sie zu Deadlocks führen, da der mangelhafte Zugriff zu Konflikten und zyklischen Abhängigkeiten führen kann.

Hier sind wichtige Mechanismen zum Umgang mit kritischen Abschnitten:

• Locks: Verwende Mutexe oder Spinlocks, um den Zugriff auf kritische Abschnitte zu steuern.
• Monitoren: Einsatz von Monitoren hilft, automatisch entsprechende Sperrmechanismen in Hochsprachen zu implementieren.
• Bedingungsvariablen: Erlauben die Koordination zwischen Threads im Inneren eines kritischen Abschnitts.

Durch sorgfältige Koordination und Verwaltung dieser kritischen Abschnitte kannst Du die Deadlock-Wahrscheinlichkeit in deinem System vermindern.