Seguridad de hilos y efectos secundarios
Evite el estado mutable compartido
Seguridad de hilos y efectos secundarios es una lección gratuita de Java Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Java Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Java Academy incluye 4 lecciones en total.
Paralelismo significa acceso simultáneo
En un stream paralelo, varios hilos ejecutan sus lambdas al mismo tiempo. Cualquier estado mutable compartido que toquen se convierte en una condición de carrera.
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int safe = IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel().sum();
System.out.println(safe);
}
}El peligro: modificar una variable compartida
Un contador int simple al que acceden varios hilos pierde actualizaciones. Nunca acumule datos en un estado mutable compartido dentro de forEach.
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger counter = new AtomicInteger();
IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel()
.forEach(n -> counter.incrementAndGet());
System.out.println(counter.get());
}
}Por qué fallan las colecciones normales
Añadir elementos a un ArrayList que no es seguro para hilos desde un forEach paralelo puede corromperlo o perder elementos. La solución no consiste en compartir y modificar los datos.
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> result = IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel()
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(result.size());
}
}La herramienta adecuada: collect
Use collect en lugar de un forEach con efectos secundarios. El framework de collectors acumula de forma segura contenedores parciales por hilo y los combina.
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> squares = IntStream.rangeClosed(1, 6).parallel()
.map(n -> n * n)
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(squares);
}
}La herramienta adecuada: reduce
reduce es inherentemente seguro para hilos cuando la operación es asociativa y no tiene estado, porque combina resultados parciales sin modificar datos compartidos.
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel()
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
}
}Lambdas sin estado
Las lambdas de los streams deben ser sin estado: su resultado depende únicamente de la entrada, no de variables mutables externas ni de elementos anteriores.
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
long count = IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.count();
System.out.println(count);
}
}Tipos atómicos como alternativa
Si realmente debe compartir un contador, use clases atómicas como AtomicLong. Estas serializan correctamente las actualizaciones, aunque añaden contención.
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
AtomicLong sum = new AtomicLong();
IntStream.rangeClosed(1, 1000).parallel()
.forEach(sum::addAndGet);
System.out.println(sum.get());
}
}Colecciones concurrentes
Cuando necesite un mapa compartido entre hilos, ConcurrentHashMap es seguro. Aun así, prefiera Collectors.groupingByConcurrent cuando sea posible.
import java.util.Map;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<String> words = List.of("a", "bb", "cc", "ddd");
Map<Integer, List<String>> byLen = words.parallelStream()
.collect(Collectors.groupingByConcurrent(String::length));
System.out.println(byLen);
}
}Evite la lógica dependiente del orden
No dependa del orden de encuentro dentro de las lambdas paralelas. Las operaciones que suponen un procesamiento secuencial producen resultados incorrectos en paralelo.
import java.util.stream.IntStream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 100).parallel()
.map(n -> n * 2)
.sum();
System.out.println(sum);
}
}Las funciones puras se paralelizan de forma segura
La regla de oro es escribir operaciones puras, sin estado y que no interfieran. Así, un stream puede ser secuencial o paralelo y producir resultados idénticos y correctos.
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<String> in = List.of("red", "green", "blue");
String out = in.parallelStream()
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(out);
}
}Ausencia de interferencias
No modifique la colección de origen mientras un stream la recorre. Esto provoca ConcurrentModificationException o un comportamiento indefinido, tanto en modo secuencial como paralelo.
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> src = List.of(1, 2, 3, 4);
List<Integer> doubled = src.parallelStream()
.map(n -> n * 2)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(doubled);
}
}Comprobación rápida
¿Cuál es la forma recomendada de acumular resultados de un stream paralelo?
Resumen
Ha mantenido la corrección de los streams paralelos:
- El estado mutable compartido en lambdas paralelas provoca condiciones de carrera.
- Prefiera
collectyreducea unforEachcon efectos secundarios. - Mantenga las lambdas sin estado, puras y sin interferencias.
- Si debe compartir datos, use tipos atómicos o colecciones concurrentes, pero como último recurso.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Seguridad de hilos y efectos secundarios» es gratis?
Sí — el texto completo de «Seguridad de hilos y efectos secundarios» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Java Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Java Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Seguridad de hilos y efectos secundarios»?
Evite el estado mutable compartido Practicas Java Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Java Academy?
No se requiere experiencia previa. Java Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Seguridad de hilos y efectos secundarios»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Java Academy?
Sí. Cada lección de Java Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Creación de streams paralelos
- Cuándo ayuda el paralelismo
- Seguridad de hilos y efectos secundarios
- Errores comunes