Основы параллельности в Go для Java-разработчиков | Сoncurrency часть 1

Сложные кейсы повышенной сложности

1. Worker Pool (пул воркеров)

В больших системах создание тысячи горутин или потоков без контроля может перегрузить ресурсы. Worker Pool ограничивает число одновременно работающих задач, распределяя работу по фиксированному числу воркеров. В Go это просто через каналы и goroutine, в Java — через ExecutorService.

// Worker Pool в Go
// Ограничиваем число одновременных goroutine до 3
package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    for j := range jobs {
        fmt.Println("Worker", id, "processing job", j)
        time.Sleep(time.Second)
        results <- j * 2
    }
}

func main() {
    jobs := make(chan int, 5)
    results := make(chan int, 5)
    var wg sync.WaitGroup

    for w := 1; w <= 3; w++ {
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer wg.Done()
            worker(id, jobs, results)
        }(w)
    }

    for j := 1; j <= 5; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs)

    wg.Wait()
    close(results)

    for r := range results {
        fmt.Println("Result:", r)
    }
}
  

// Worker Pool в Java
// Executors.newFixedThreadPool(3) ограничивает число одновременно работающих потоков
import java.util.concurrent.*;

public class WorkerPoolExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
        CompletionService
    
      completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

        for (int j = 1; j <= 5; j++) {
            final int job = j;
            completionService.submit(() -> {
                System.out.println("Worker processing job " + job);
                Thread.sleep(1000);
                return job * 2;
            });
        }

        for (int j = 0; j < 5; j++) {
            Future
     
       future = completionService.take();
            System.out.println("Result: " + future.get());
        }

        executor.shutdown();
    }
}
  
     
    

2. Fan-In / Fan-Out

Этот паттерн нужен для распределения нагрузки и объединения результатов от нескольких источников. Fan-Out — распараллеливаем работу по нескольким горутинам/потокам. Fan-In — собираем результаты в один канал/коллекцию. В Go каналы делают это очень наглядно, а в Java мы используем массив Future и ExecutorService.

// Fan-In / Fan-Out в Go
func generator(nums ...int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for _, n := range nums {
            out <- n
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

func square(in <-chan int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for n := range in {
            out <- n * n
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

func main() {
    nums := generator(1, 2, 3, 4)
    squared := square(nums)

    for n := range squared {
        fmt.Println(n)
    }
}
  

// Fan-In / Fan-Out в Java
import java.util.concurrent.*;

public class FanInOutExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
        Integer[] nums = {1, 2, 3, 4};
        Future
    
     [] futures = new Future[nums.length];

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            final int n = nums[i];
            futures[i] = executor.submit(() -> n * n);
        }

        for (Future
     
       f : futures) {
            System.out.println(f.get());
        }

        executor.shutdown();
    }
}
  
     
    

3. Timeout / Отмена цепочки задач

В реальных приложениях задача может зависнуть или выполняться слишком долго. Go предоставляет context.Context для отмены задач и контроля таймаутов. В Java мы используем Future.get(timeout) и метод cancel.

// Timeout и отмена в Go
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)

func longTask(ctx context.Context) {
    select {
    case <-time.After(5 * time.Second):
        fmt.Println("Task finished")
    case <-ctx.Done():
        fmt.Println("Task canceled:", ctx.Err())
    }
}

func main() {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 2*time.Second)
    defer cancel()
    
    longTask(ctx)
}
  

// Timeout и отмена в Java
import java.util.concurrent.*;

public class TimeoutExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        Future future = executor.submit(() -> {
            try {
                Thread.sleep(5000);
                System.out.println("Task finished");
            } catch (InterruptedException e) {
                System.out.println("Task canceled");
            }
        });

        try {
            future.get(2, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (TimeoutException e) {
            System.out.println("Timeout reached, cancel task");
            future.cancel(true);
        } catch (ExecutionException e) {}
        executor.shutdown();
    }
}
  

Эти кейсы показывают реальные сложности многопоточных/параллельных систем: контроль числа одновременных задач, распределение и сбор данных, управление временем выполнения и отменой. Для Java-разработчика это помогает понять, как Go упрощает многие конструкции через goroutine, каналы и context, а также как это соотносится с привычными инструментами Java.