Olá, nesse post vou mostrar um estudo de caso de como separar uma tarefa pesada – como um processamento de dados que envolva várias entidades e regras de negócio – e dar algumas dicas de como trabalhar essa questão com threads.
Primeiro vamos ao caso:
Temos uma tarefa que consiste em processar um grande volume de dados, (poderia ser uma folha de pagamento, contas de serviços de clientes, etc). Essa atividade hoje é feita da seguinte forma:
1. Em um laço for uma consulta paginada retorna de 1000 em 1000 registros
usados no início do processo (poderia ser o id dos colaboradores no caso da
folha de pagamento, dos clientes no caso das contas de clientes, etc).
2. Para cada página, temos um outro laço for que percorre cada um dos 1000
registros e inicia o processo de consultar os demais dados necessários,
realizar processamento (todos os descontos, acréscimos, multas, juros, etc...),
e gravar o resultado.
3. Vai para próxima página, busca mais 1000 registros e continua.
Veja o código (esse código não compila, é apenas um exemplo didático.
Mais à frente o código que uso threads está OK, compila e roda perfeitamente):
/*representa a classe que da
início ao nosso processo*/
public class SincronizacaoThreads {
public static void main( String[] args ) {
ClasseDeNegocio classeDeNegocio = new ClasseDeNegocio();
classeDeNegocio.executaTarefaPesada();
}
}
public class ClasseDeNegocio {
public void executaTarefaPesada() {
/*
* Digamos que eu tivesse um grande processamento
de dados muito pesado para fazer,
* Nesse ponto eu prepararia uma consulta
paginada para buscar os dados, 1k por pagina.
* Esse primeiro for representa essa paginação,
aqui simulo 3 páginas.
*/
for ( int j = 0; j < 3; j++ ) {
// aqui buscaríamos
os 1000 registros no banco e preencheríamos nossa lista
System.out.println( "Tarefa pesada rodada número " + j );
// Aqui percorreríamos
todos os 1000 registros
for ( int i = 0; i < lista.lenght; i++ ) {
/*
* executando todo processo pesado,
item a item...
* chamando outras classes de negócio
necessárias etc...
*/
}
}
}
}
Vamos otimizar esse processo usando threads e ver algumas questões
importantes na construção de soluções usando essa abordagem. A imagem abaixo
mostra um rascunho de como era e como ficou o código:
Agora vamos ao código. São duas classes apenas, você pode copiar e
colocar o código para rodar na sua máquina para facilitar o entendimento (elas
estão funcionando rsrsrs):
/*representa a classe que da
início ao nosso processo*/
public class SincronizacaoThreads {
public static void main( String[] args ) {
ClasseDeNegocio classeDeNegocio = new ClasseDeNegocio();
classeDeNegocio.executaTarefaPesada();
}
}
public class ClasseDeNegocio {
// esse contador serve para validar se posso mudar de página
private int contadorThreadsFilhasAtivas = 0;
public void executaTarefaPesada() {
/*
* Digamos que eu tivesse um grande processamento
de dados muito pesado para fazer,
* Nesse ponto eu prepararia uma consulta
paginada para buscar os dados, 1k por página.
* Esse primeiro for representa essa paginação,
aqui simulo 3 páginas.
*/
for ( int j = 0; j < 3; j++ ) {
// mostro o múmero
da pagina (0 a 2)
System.out.println( "Tarefa pesada rodada número " + j );
// Começando
o trabalho - Dividindo a tarefa em 10 threads.
for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {
// aqui eu
criaria a sublista com 100 elementos
// incremento
o contador de threads filhas
contadorThreadsFilhasAtivas++;
new Thread( new Runnable() {
@Override
public void run() {
// aqui passaria a sublista com 100 elementos (1k / 10) para o processaDados
processaDados();
}
}, "thread " + i ).start();
}
/*
* só posso continuar a paginação e
buscar mais 1k de dados após todas as 10 threads
* auxiliares acaberem seu serviço,
para evitar sobrecarga no sistema e no banco, já
* estamos falando de uma tarefa bastante
pesada de processamento de dados.
*/
synchronized ( this ) {
try {
System.out.println( "Esperando a execução
das threads filhas para continuar" );
while ( contadorThreadsFilhasAtivas != 0 ) {
this.wait();
}
} catch ( InterruptedException e ) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println( "Fim das threads filhas da página " + j + " e agora posso continuar" );
System.out.println();
}
}
public void processaDados()
{
String nome = Thread.currentThread().getName();
System.out.println( nome + "
entrando no processaDados" );
try {
/*
* simula o tempo de execução do método.
* o tempo dos sleep simula o processamento
dos 100 dados que o método receberia
*
executando todo processo pesado, item a item...
* chamando outras classes de negócio
necessárias etc...
*/
Thread.sleep( 9000 );
} catch ( InterruptedException e ) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println( nome + "
terminando execução do processaDados" );
System.out.println( nome + "
saindo do processaDados" );
synchronized ( this ) {
// decremento o contador de threads filhas antes de
sair
contadorThreadsFilhasAtivas--;
this.notify();
}
}
}
Vamos analisar o
código e algumas dicas.
A classe ClasseDeNegocio
tem apenas 2 métodos: executaTarefaPesada() e processaDados().
Se fosse um código real, o método processaDados() receberia um lista com
100 objetos para ele processar (já que minha paginação pega 1.000 registros e
divido em 10 threads no laço).
Antes de usarmos threads, o método executaTarefaPesada fazia tudo
sozinho. Agora, ele apenas busca os dados e divide para as threads fazerem o
trabalho. Você pode se perguntar: por que cada thread não busca seus
próprios dados? Porque facilmente as threads poderiam buscar os mesmos
dados e isso poderia ocasionar sérios problemas de duplicação de dados entre
outras coisas.
Fizemos uso de wait() após disparamos as threads que vão fazer o
trabalho pesado e deixamos ela em espera até todas as threads terminarem, e
então seguimos para a próxima página. Esse controle é feito através da variável
contadorThreadsFilhasAtivas que criamos na ClasseDeNegocio e começa com valor 0, porém a cada
thread que lançamos esse valor é acrescido de 1, e no final do método processaDados() ela é decrescida em
1.
Logo que decrescemos o valor, usamos o notify() método processaDados() que serve para dizer
a thread que deixamos parada com o wait() que ela pode continuar seu trabalho.
Como o código que chama o wait() está dentro de um laço, ele vai executar o
laço mais uma vez e checar se o valor da variável contadorThreadsFilhasAtivas já chegou a 0, caso contrário, ele executa outra chamada a wait() e
entra em espera novamente. Isso ocorre até que todas as threads tenha terminado
seu trabalho, e o código segue seu fluxo.
Quando usamos o wait(), notify() ou notifyAll(), nem sempre ele vai ser chamado a partir do “this”, mas pode ser de um parâmetro passado no método, etc. O ponto de aplicação do wait(), notify() ou notifyAll() é o objeto ou classe de negócio, enfim, aquilo que é de fato acessado de forma paralela. Ao dar um wait() em um objeto, faz-se necessário um notify() ou notifyAll() para o mesmo objeto, afim de que ele volte a execução, caso contrário ficará fadado a espera eterna. Wait(), notify() ou notifyAll() só podem ser usados dentro de um bloco synchronized.
Usamos também o synchronized. Ele pode ser usado tanto em blocos
específicos de código, como foi o nosso caso, quanto na declaração do método. Qual
a diferença? Bem, quando declaramos algo como sincronizado, isso significa
que será permitido apenas um acesso por vez aquele trecho de código. Isso
é muito ruim, pois cria gargalos... pra quê usar várias threads se eu deixar os
métodos com 1 acesso por vez? Não faz sentido! Mas, as vezes é necessário. E isso
vai depender de cada regra de negócio. No nosso caso, apenas o trecho que controla
a variável contadorThreadsFilhasAtivas teve essa necessidade.
Então, onde usar synchronized? Onde houver chance de
duplicação de dados ou erro de calculo em variáveis compartilhadas entre
threads como era o caso do nosso contadorThreadsFilhasAtivas
ou coisas do tipo. Sincronizar o método ou um trecho? Sempre o
menor possível, mantendo integridade e consistência para não perder muita
performance.
O controle da execução de blocos sincronizados é válido para cada instância
da classe. Ou seja, mesmo que anote um método com synchronized, se eu chama-lo
a partir de duas instancias distintas, ele será executado ao mesmo tempo.
Acredito que para esse post era isso. Espero que tenha ajudado.
