Что такое многопоточность в программировании

Потоки и работа с ними

Многопоточность позволяет увеличивать скорость реагирования приложения и, если приложение работает в многопроцессорной или многоядерной системе, его пропускную способность.

Процессы и потоки

Процесс — это исполнение программы. Операционная система использует процессы для разделения исполняемых приложений. Поток — это основная единица, которой операционная система выделяет время процессора. Каждый поток имеет приоритет планирования и набор структур, в которых система сохраняет контекст потока, когда выполнение потока приостановлено. Контекст потока содержит все сведения, позволяющие потоку безболезненно возобновить выполнение, в том числе набор регистров процессора и стек потока. Несколько потоков могут выполняться в контексте процесса. Все потоки процесса используют общий диапазон виртуальных адресов. Поток может исполнять любую часть программного кода, включая части, выполняемые в данный момент другим потоком.

Цели применения нескольких потоков

Используйте несколько потоков, чтобы увеличить скорость реагирования приложения и воспользоваться преимуществами многопроцессорной или многоядерной системы, чтобы увеличить пропускную способность приложения.

Представьте себе классическое приложение, в котором основной поток отвечает за элементы пользовательского интерфейса и реагирует на действия пользователя. Используйте рабочие потоки для выполнения длительных операций, которые, в противном случае будут занимать основной поток, в результате чего пользовательский интерфейс будет недоступен. Для более оперативной реакции на входящие сообщения или события также можно использовать выделенный поток связи с сетью или устройством.

Если программа выполняет операции, которые могут выполняться параллельно, можно уменьшить общее время выполнения путем выполнения этих операций в отдельных потоках и запуска программы в многопроцессорной или многоядерной системе. В такой системе использование многопоточности может увеличить пропускную способность, а также повысить скорость реагирования.

Наконец, можно использовать класс System.Threading.Thread, который представляет управляемый поток. Дополнительные сведения см. в разделе Использование потоков и работа с потоками.

Исключения следует обрабатывать в потоках. Необработанные исключения в потоках, как правило, приводят к завершению процесса. Дополнительные сведения см. в статье Исключения в управляемых потоках.

Источник

Основы многопоточности

Многопоточность — тема, которую боятся многие программисты. Вероятно, это связано с тем, что многопоточные программы, если написаны неправильно, могут вызывать больше ошибок, чем однопоточные, и ущерб, нанесенный несколькими потоками, бывает труднее оценить. Некоторым тяжело дается понимание работы многопоточности, а кто-то даже не старается ее понять. Лично я считаю, что это одна из самых интересных особенностей в программировании.

Давайте начнем с основных понятий: ядер центрального процессора, компьютерных процессов и потоков, а затем попробуем понять преимущества многопоточного программирования.

Компьютерный процесс в сравнении с потоком

Проще говоря, процесс — это программа в ходе своего выполнения. Когда мы выполняем программу или приложение, запускается процесс. Каждый процесс состоит из одного или нескольких потоков.

Поток — это не что иное, как сегмент процесса. Потоки — исполняемые сущности, которые выполняют задачи, стоящие перед исполняемым приложением. Процесс завершается, когда все потоки заканчивают выполнение.

Роль ядер процессора

Каждый поток в процессе — это задача, которую должен выполнить процессор. Большинство процессоров сегодня умеют выполнять одновременно две задачи на одном ядре, создавая дополнительное виртуальное ядро. Это называется одновременная многопоточность или многопоточность Hyper-Threading, если речь о процессоре от Intel. Эти процессоры называются многоядерными процессорами. Таким образом, двухъядерный процессор имеет 4 ядра: два физических и два виртуальных. Каждое ядро может одновременно выполнять только один поток.

Почему многопоточность?

Как упоминалось выше, один процесс содержит несколько потоков, и одно ядро процессора может выполнять только один поток за единицу времени. Если мы пишем программу, которая запускает потоки последовательно, то есть передает выполнение в очередь одного конкретного ядра процессора, мы не раскрываем весь потенциал многоядерности. Остальные ядра просто стоят без дела, в то время как существуют задачи, которые необходимо выполнить. Если мы напишем программу таким образом, что она создаст несколько потоков для отнимающих много времени независимых функций, то мы сможем использовать другие ядра процессора, которые в противном случае пылились бы без дела. Можно выполнять эти потоки параллельно, тем самым сократив общее время выполнения процесса.

Время запачкать руки

Мы напишем программу, где запустим две функции (выполним две задачи). Сначала мы будем выполнять функции последовательно, через один и тот же поток, а затем создадим отдельные потоки для каждой из них. При этом отметим время выполнения для обоих подходов и увидим кое-что волшебное:

Summation1 и Summation2 — это два класса-заглушки, которые нам нужно выполнить. На их месте может быть любая бизнес-логика, которую вам захочется реализовать. Я только добавил случайные циклы, чтобы увеличить время выполнения — это поможет лучше продемонстрировать результаты:

Вот, видите? Время выполнения сокращается до одной трети при использовании потоков по сравнению с последовательным выполнением функций. Такова сила многопоточности.

Это был всего лишь простой пример, наглядно показывающий, как работает многопоточность. Существует бесконечное множество вариантов ее применения, с помощью которых вы можете значительно улучшить работу своего приложения. Не бойтесь изучать сценарии, где вы можете применить многопоточность, чтобы максимально использовать вычислительные ресурсы своей системы.

На мой взгляд, понимание основ чего-то — лучший способ это “что-то” освоить. Надеюсь, эта статья помогла вам получить представление о необходимости и полезности многопоточного программирования.
Существует гораздо больше информации о потоках: жизненный цикл потоков, проблемы синхронности и способы их решения и т. д. Обязательно ознакомьтесь с ними. Как говорится, тяжело в учении — легко в бою!

Источник

Что такое многопоточное программирование: обработка, структура и примеры

Инженеры придумали многоядерные компьютеры, а программисты придумали к ним многопоточное программирование. Многопоточное программирование и многопоточность — тесно связанные понятия:

многопоточность — это свойство платформ ы ( операционной системы, виртуальной машины или приложения), которое позволяет выполнять один процесс параллельно в несколько потоков;

многопоточное программирование — это придание программе свойства, которое позволит ей выполняться параллельно.

Многопоточное программирование

Здесь важно правильно расставить точки над «i»:

многоядерность — это свойство устройства, подразумевающие наличие нескольких ядер в процессоре;

многопоточность — это свойство ядра, операционной системы, виртуальной машины, подразумевающее способность параллельно выполнят ь о дну программу в несколько потоков;

одно ядро в процессоре может выполнять один поток, а может и несколько — это зависит от свой ства ядра;

процесс в операционной системе — это выполнение одной программы;

процессы не взаимосвязаны, поэтому могут выполнят ь ся отдельно друг от друга, при этом процесс может состоять из нескольких потоков;

поток программы — это «ветвь», «нить», часть кода одной программы, котор ая может выполняться параллельно с другими такими же частями;

потоки одной программы взаимосвязаны и не могут выполняться отдельно друг от друга, при этом потоки разных программ не взаимосвязаны;

если программа не запрограммирована выполняться в несколько потоков, тогда она выполняется в один поток, то есть все ее команды выполняются последовательно;

любой программный код — это перечень команд для процессора, обозначающи х, что ему нужно вычислить или сделать.

Что такое многопоточность и многопоточное программирование

Мы выяснили, что многопоточность — это параллельное выполнение одной программы в несколько потоков. Как это выглядит на деле? Когда мы запускаем операционную систему, то в автоматической загрузке наход и тся несколько системных программ:

Точно так же реализуется последовательность выполнения программных потоков, если в компьютере несколько ядер и у них есть по несколько потоков для обработки команд. В этом случа е О С будет распределять выполнение программных потоков между несколькими потоками ядер.

На деле это выглядит так : у вас запущена ОС и несколько системных приложений. Вы запустили браузер — все это отдельные процессы. Представим, что вы открываете в браузере несколько вкладок: в одной включаете музыку, в другой открываете почту, в третьей ищите какую-то информацию и т. д. Если браузер реализован в парадигме «многопоточное программирование», тогда каждая отдельная открытая вкладка может быть отдельным потоком одного процесса. Браузер — это процесс, а вкладка — это поток этого процесса. По мере того, какая вкладка у вас будет активной, той операционная система и будет отдавать приоритет обработки в потоках ядра.

Заключение

Многоядерность и многопоточность устройств становится нормой при производстве компьютеров. Использование однопоточных программ на многоядерных компьютерах — это намеренное не использование его мощности. Поэтому рано или поздн о многопоточное программирование возьмет верх над однопоточным.

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

Немного о многопоточном программировании. Часть 1. Синхронизация зло или все-таки нет

Мне по работе часто приходится сталкиваться с высоконагруженными многопоточными или многопроцессными сервисами (application-, web-, index-server).
Достаточно интересная, но иногда неблагодарная работа — оптимизировать все это хозяйство.
Растущие потребности клиентов часто упираются в невозможность просто заменить железную составляющую системы на более современную, т.к. производительность компьютеров, скорость чтения-записи жестких дисков и сети растут много медленнее запросов клиентов.
Редко помогает увеличение количества нодов кластера (система как правило распределенная).
Чаще приходится запустив профайлер, искать узкие места, лезть в source code и править ляпы, которые оставили коллеги, а иногда и сам, чего греха таить, много лет назад.
Некоторые из проблем, связаных с синхронизацией, я попытаюсь изложить здесь. Это не будет вводный курс по многопоточному программированию — предпологается, что читатель знаком с понятием thread и context switch, и знает для чего нужны mutex, semaphore и т.д.

Любому разработчику, многопоточно проектирующему что-то большее чем «Hello world», ясно, что создать полностью асинхронный код невероятно сложно — нужно что-то писать в общий channel, изменить структуру в памяти (к примеру повернуть дерево hash-таблицы), забрать что-то из очереди и т.д.
Синхронизируя такой доступ, мы ограничеваем одновременное исполнение некоторых критичных участков кода. Как правило это один, редко несколько потоков (например 1 writer/ N readers).
Необходимость синхронизации неоспорима. Чрезмерная же синхронизация очень вредна — кусок программы более-менее шустро работаюший на 2-х или 3-х потоках, уже для 5-ти потоков может выполняться почти «singlethreaded», а на 20-ти даже на очень неплохом железе практически ложится спать.

Однако практика показывает, что иногда и недостаточная синхронизация исполнения приводит к тому же результату — система залипает. Это происходит, когда исполняемый параллельно код содержит например обращения к HDD (непрерывный seek), или при множественном обращении к различным большим кускам памяти (например постоянный сброс кэша при context switch — CPU cache просто тупо отваливается).

Используйте семафоры (semaphore)

Такой метод использования семафоров довольно прост и не обязательно требует полного понимания процесса, но имеет множество недостатков, в том числе тот факт, что максимальное количество потоков для каждого блока будет скорее всего подбираться в бою (в продакшен, на системе клиента) — что не всегда есть хорошо. Зато огромным преимуществом такого способа оптимизации является возможность быстро увеличить количество потоков всего сервиса, без изменения execution plan, т.е. практически без переделки всего движка — просто проставив несколько семафоров на предыдущее значение в узких местах. Я не сторонник необдуманно использовать семафоры, но в качестве временного решения (для успокоения клиента), я не раз использовал этот метод, что бы впоследствии спокойно переделать «правильно», вникнув в исходный код.

Расставляйте приоритеты (priority)

Приоритеты являются очень удобным механизмом, так же позволяющим довольно просто «облегчить» приложение. Например, если в системе логи пишутся отдельным потоком, то уменьшив ему приоритет до минимального, можно сильно «облегчить» процесс, не уменьшая log-level.
Например конструкцию следующего вида можно использовать если пул со множеством потоков обрабатывает задачи разной приоритетности:

При этом нужно понимать, что приоритет потока действует для всего процесса, а не только для пула в котором существует этот поток — используйте его с оторожностью.

Divide et impera (Разделяй и властвуй)

Довольно часто не требуется мгновенное исполнение какого-либо участка кода — т.е. некоторое действие или часть задачи можно отложить. Например писать логи, считать посещения, переиндексировать кэш, и т.д.
Существенно повысить скорость выполнения можно, выделяя куски синхронного кода в отдельные задачи, с последующим выполнением их позже (например фоново — используя т.н. background service). Это может быть отдельный поток, пул потоков или даже другой процесс aka RPC (например асинхронный вызов WebService). Естественно временная стоимость вызова (помещения в очередь и т.д.) этой задачи должна быть меньше стоимости самого исполнения.
Пример с отдельным LOG-потоком:

Очереди, FIFO, LIFO и многопоточность

Организация очереди, пула данных или последовательного буфера дело не хитрое, однако нужно иметь в виду, что при многопоточности и прочих равных условиях очередь LIFO стоит сделать выбором номер один (конечно если при этом последовательность действий не важна). Иногда можно комбинировать или группировать LIFO и FIFO (элементы LIFO сделать маленькими очередями FIFO или например строить буфер с конца и т.д.). Смысл таких извращений кроется в кеше процессора и отчасти в виртуальной организации памяти. Т.е. вероятность того, что последние элементы из LIFO еще находятся в кеше процессора несравненно выше вероятности того же у FIFO той же длинны.

ReadWriteMutex

Очень часто синхронизировать необходимо только в случае изменения объекта. Например при записи в общий файл, при изменении структуры списков или hash таблиц и т.д. При этом, как правило, это разрешается только одному потоку, при этом часто даже читающие потоки блокируются (что бы исключить dirty read и вылет программы с исключением, поскольку записи до конца изменения не совсем валидны).
Блокировку таких объектов правильнее делать используя RW-mutex, где читающие потоки не блокируют друг друга, и только при блокировке записи происходит полная синхронизация кода (исполняется одним потоком).
При использовании read/write-mutex, нужно всегда точно представлять, как происходит чтение объекта, поскольку в некоторых случаях, даже при чтении, объект может изменятся (например при построении внутреннего cache при первичной инициализации или реинициализации после записи). В этом случае идеальный API предоставляет callback для блокировки, либо блокирует самостоятельно в случае многопоточности, либо возможное использование RW-mutex, со всеми исключениями, подробнейше описано в документации к API. В некоторых реализациях RW-mutex нужно заранее знать (сообщать mutex) количество reader-потоков, иногда writer-потоков. Это связано с конкретной реализацией блокировки записи (как правило используются семафоры). Несмотря на эти и другие ограничения, при наличии нескольких reader-потоков, желательно по возможности пытаться выполнить синхронизацию именно на таком mutex.

Читайте документацию, читайте source code

Проблема незнания, иногда непонимания того, что скрывается за тем или иным классом или объектом, особенно критично проявляется при использовании их в многопоточном приложении. Особенно это касается и базовых объектов синхронизации. Попробую разъяснить, что я имею в виду, на примере неправильного использования RW-mutex.
Один мой коллега как-то использовал fair RW-mutex, построеный на семафорах. Он поленился динамически передавать количество reader-потоков в класс RWMutex (задал статически «максимально возможное» значение 500) и написал следующий код для writer-потока:

И при хорошей нагрузке, сервер уходил в глубокий запой ложился в спячку. Все дело в том, что он сделал две ошибки — взяв статичное значение 500 и не разобрался как будет вести себя такой RW-mutex на этой конкретной платформе. Т.к. RW-mutex был сделан fair — использовался код, подобный следующему:

Т.е. при добавлении в хеш-таблицу hashTab 100-а значений, при одновременном чтении несколькими reader-потоками, мы имели 100*500 блокировок (и выпадание в осадок на несколько милисекунд из-за context switch). Самое интересное в этой истории, что это был базовый класс RWSyncHashTable, активно используемый повсеместно в нашем коде.
Нужно четко запомнить: некоторые конструкции API могут быть уже синхронизированы. Иногда это даже конструктор и деструктор объекта. В этом случае дополнительная синхронизация — часто вред. Это как раз тот случай, когда кашу маслом испортишь.
Читайте источники, заглядывайте в документацию к API — и такие ляпы, с большей вероятностью, обойдут Вас стороной.

Синхронизация исполнения абсолютно не означает, что наш процесс только и делает, что ждет. Блокирующие методы современных систем давольно гибки, и позволяют делать следуюшие конструкции:

Наверное стоит закончить на этом первую часть (а-то много букв). Если где-то написал прописные для кого-то истины, прошу простить покорно — не со зла. Предложения, пожелания, критика приветствуются.

Источник

Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана
Bauman National Library

Персональные инструменты

Многопоточное программирование

Многопоточность — свойство платформы (например, операционная система, виртуальная машина и т. д.) или прикладное программное обеспечение/приложения, состоящее в том, что процесс, порождённый в операционной системе, может состоять из нескольких потоков, выполняющих параллельные вычисления, то есть без предписанного порядка во времени. При выполнении некоторых задач такое разделение может достичь более эффективного использования ресурсов вычислительной машины. [Источник 1]

Содержание

Описание

Сутью многопоточности является квазимногозадачность на уровне одного исполняемого процесса, то есть все потоки выполняются в адресном пространстве процесса. Кроме этого, все потоки процесса имеют не только общее адресное пространство, но и общие Файловый дескриптор (дескрипторы файлов). Выполняющийся процесс имеет как минимум один (главный) поток.

Многопоточность не следует путать ни с многозадачностью, ни с многопроцессорностью, несмотря на то, что операционная система (операционные системы), реализующая многозадачность, как правило, реализует и многопоточность.

К достоинствам многопоточной реализации той или иной системы перед многозадачной можно отнести следующее:

К достоинствам многопоточной реализации той или иной системы перед однопоточной можно отнести следующее:

В случае, если потоки выполнения требуют относительно сложного взаимодействия друг с другом, возможно проявление проблем многозадачности, таких как взаимные блокировки.

Предложены 2 API потокового программирования:

Здесь рассматривается вариант POSIX (Portable Operating System Interface for Unix). Все функции этого варианта имеют в своих именах префикс pthread_ и объявлены в заголовочном файле pthread.h.

Аппаратная реализация

Различают две формы многопоточности, которые могут быть реализованы в процессорах аппаратно:

Типы реализации потоков

Взаимодействие потоков

В многопоточной среде часто возникают задачи, требующие приостановки и возобновления работы одних потоков в зависимости от работы других. В частности это задачи, связанные с предотвращенем конфликтов доступа при использовании одних и тех же данных или устройств из параллельно исполняемых потоков. Для решения таких задач используются специальные объекты для взаимодействия потоков, такие как взаимоисключения (мьютексы), семафоры, критические секции, события и т.п. Многие из этих объектов являются объектами ядра и могут применяться не только между потоками одного процесса, но и для взаимодействия между потоками разных процессов.

Создание потока управления

Создает новый поток для функции, заданной параметром func_p. Эта функция имеет аргументом указатель (void *) и возвращает значение того же типа. Реально же в функцию передается аргумент arg_p. Идентификатор нового потока возвращается через tid_p.

Аргумент attr_p указывает на структуру, задающую атрибуты вновь создаваемого потока. Если attr_p=NULL, то используются атрибуты «по умолчанию» (но это плохая практика, т.к. в разных ОС эти значения могут быть различными, хотя декларируется обратное). Одна структура, указываемая attr_p, может использоваться для управления несколькими потоками.

Инициализация атрибутов потока

Инициализирует структуру, указываемую attr_p, значениями «по умолчанию» (при этом распределяется кое-какая память). Атрибуты потока:

Освобождение памяти атрибутов потока

Область конкуренции

Состояние отсоединенности

Для отсоединенного потока невозможно его ожидание его окончания другим потоком, поэтому после окончания такого потока все его ресурсы могут быть освобождены (и использованы заново).

Завершение потока

В потоках можно использовать стандартную функцию exit(), однако это ведет к немедленному завершению всех потоков и процесса в целом. Поток завершается вместе с вызовом return() в функции, вызванной pthread_create(). Поток заканчивает свое выполнение также с помощью функции

допустимо в качестве status использовать NULL. Поток может быть завершен другим потоком посредством функции pthread_cancel() (с этой функцией работают pthread_setcanceltype, pthread_setcancelstate и pthread_testcancel).

Ожидание завершения потока

Вызывающий поток блокируется до окончания потока с идентификатором tid. Поток с идентификатором tid не может быть отсоединенным

Получение идентификатора потока

Передача управления другому потоку

Передает управление другому потоку, имеющему приоритет равный или больший приоритета вызывающего потока.

Посылка сигнала потоку

Посылает сигнал с идентификатором signum в поток, задаваемый идентификатором tid.

Манипулирование сигнальной маской потока

Изменяет сигнальную маску потока в соответствии с аргументом mode, который может принимать следующие значения:

Если значение аргумента old_p не равно NULL, то в область памяти, указываемую old_p, помещается предыдущее содержимое сигнальной маски.

Объекты синхронизации потоков управления

Потоки используют единое адресное пространство. Это означает, что все статические переменные доступны потокам в любой момент. Поэтому необходимы средства управления доступом к совместно используемым данным. Здесь возможно использование стандартных средств синхронизации различных процессов: каналы, очереди сообщений, межпроцессные семафоры. Однако, специально для межпотокового взаимодействия предложены индивидуальные средства:

Указанные средства перечислены в порядке ухудшения их эффективности. Заметим, что доступ к атомарным данным (char, int, double) реализуется за один такт процессора, поэтому существуют ситуации (зависящие от логики программы), когда такие данные сами могут выступать в качестве средства синхронизации.

Взамоисключающие блокировки

разрушает блокировку, освобождая выделенную память.

С помощью pthread_mutex_lock() поток пытается захватить блокировку. Если же блокировка уже принадлежит другому потоку, то вызывающий поток ставится в очередь (с учетом приоритетов потоков) к блокировке. После возврата из функции pthread_mutex_lock() блокировка будет принадлежать вызывающему потоку.

Функция pthread_mutex_unlock() освобождает захваченную ранее блокировку. Освободить блокировку может только ее владелец.

Условные переменные

Применяются в сочетании со взаимоис ключающими блокировками. Общая схема использования такова. Один поток устанавливает взаимоисключающую блокировку и затем блокирует себя по условной переменной (путем вызова функции pthread_cond_wait()), при этом автоматически (но временно) освобождается взаимоисключающая блокировка. Когда какой-либо другой поток посредством вызова функции pthread_cond_signal() сигнализирует по условной переменной, то первый поток разблокируется и ему возвращается во владение взаимоисключающая блокировка.

инициализирует условную переменную, выделяя память.

разрушает условную переменную, освобождая память.

автоматически освобождает взаимоисключающую блокировку, указанную mp, а вызывающий поток блокируется по условной переменной, заданной cvp. Заблокированный поток разблокируется функциями pthread_cond_signal() и pthread_cond_broadcast(). Одной условной переменной могут быть заблокированы несколько потоков.

аналогична функции pthread_cond_wait(), но имеет третий аргумент, задающий интервал времени, после которого поток разблокируется (если этого не было сделано ранее).

разблокирует ожидающий данную условную переменную поток. Если сигнала по условной переменной ожидают несколько потоков, то будет разблокирован только какой-либо один из них.

разблокирует все потоки, ожидающие данную условную переменную.

Семафоры

Семафор представляет собой целочисленную переменную. Потоки могут наращивать (post) и уменьшать (wait) ее значение на единицу. Если поток пытается уменьшить семафор так, что его значение становится отрицательным, то поток блокируется. Поток будет разблокирован, когда какой-либо другой поток не увеличит значение семафора так, что он станет неотрицательным после уменьшения его первым (заблокированным) потоком.

Потоки похожи на взаимоисключающие блокировки и условные переменные, но отличаются от них тем, что у них нет «владельца», т.е. изменить значение семафора может любой поток.

В POSIX-версии средств многопотокового программирования используются те же самые семафоры, что и для межпроцессного взаимодействия.

увеличивает значение семафора на 1, при этом может быть разблокирован один (из, возможно, нескольких) поток (какой именно не определено).

пытается уменьшить значение семафора на 1. Если при этом значение семафора должно стать отрицательным, то поток блокируется.

неблокирующая версия функции sem_wait().

Барьеры

Барьер используется для синхронизации работы нескольких потоков управления. Барьер характеризуется натуральным числом count, задающим количество синхронизируемых потоков. Поток управления, «подошедший» к барьеру (обратившийся к функции pthread_barrier), блокируется до момента накопления перед этим барьером указанного количества потоков count.

инициализирует барьер, выделяя необходимую память, устанавливая значения его атрибутов и назначая count «шириной» барьера. В настоящее время атрибуты барьеров не определены поэтому в качестве второго параметра функции pthread_barrier_init следует использовать NULL.

разрушает барьер, освобождая выделенную память.

приостанавливает вызвавший данную функцию поток до момента накопления перед барьером count потоков. Заблокированный поток может быть прерван сигналом, при этом обработчик сигнала (если он был назначен) будет вызван на выполнение обычным образом. Выход из обработчика вернет поток в состояние ожидания, если к этому моменту требуемое количество count потоков еще не скопилось перед барьером.

Источник