Softwareseitiges Multithreading (auch nur Multithreading, oder selten auch Mehrfädigkeit) wird die Aufteilung eines Programmes in mehrere gleichzeitig abzuarbeitende Bearbeitungsstränge (Threads) genannt. Im Allgemeinen verwenden die Threads eines Programmes gemeinsame Ressourcen wie Adressraum, Datei-Handles etc.
Softwareseitiges Multithreading unterscheidet sich von hardwareseitigem Multithreading, welches das scheinbare oder echte gleichzeitige Abarbeiten mehrerer Threads in nur einem vollständigen Prozessor-Kern eines Prozessors unterstützt.
Ob die Gleichzeitigkeit real oder scheinbar ist, hängt dabei vom verwendeten Betriebssystem und der Hardware ab. Um reale Gleichzeitigkeit zu erreichen, muss ein Mehrprozessorsystem, ein Mehrkernprozessor oder ein Prozessor mit Core MultiThreading hardwareseitigem Multithreading zur Verfügung stehen, und das Betriebssystem muss es einem Prozess erlauben mehrere CPUs gleichzeitig (nebenläufig) für verschiedene Threads zu verwenden.
Ziel des Multithreading Bearbeiten
Threads werden verwendet, um einzelnen Programmteilen eine schnelle Reaktion auf Ereignisse zu erlauben.
Nur durch die Aufteilung eines Programms in mehrere Threads ist es möglich, die durch mehrere oder mehrfädige Prozessoren gebotene Leistung in einer einzelnen Anwendung auszunutzen.
Multithreading kann die Programmierung von Systemen wesentlich vereinfachen, sofern adäquate Unterstützung durch Programmiersprache oder Frameworks geboten wird. Da Quelltext und Laufzeit in ihrer Sequenzialität übereinzustimmen scheinen, erhalten Entwickler einen intuitiven Zugang.
Abgrenzung zu Multitasking Bearbeiten
Bei Multitasking wird die Nebenläufigkeit mehrerer Prozesse gefordert, während sich Multithreading auf die Nebenläufigkeit von Bearbeitungssträngen innerhalb eines Prozesses bezieht.
Einige Betriebssysteme, z. B. Linux vor Kernel Version 2.6, realisieren Multithreading innerhalb des Multitasking. Hier ist jeder Thread ein eigener Task, der selbständig in der Prozesstabelle aufgeführt wird. Im Gegensatz zu eigenständigen Prozessen teilen sich die verschiedenen Threads eines Prozesses jedoch den Speicher (Heap) und die vom Scheduler zugeteilte Rechenzeit.