Java并发 -- Fork + Join

1. 线程池+Future： 简单并行任务
2. CompletableFuture： 聚合任务
3. CompletionService： 批量并行任务
4. Fork/Join： 分治

分治任务模型

1. 分治任务模型分为两个阶段：任务分解 + 结果合并
2. 任务分解 ：将任务迭代地分解为子任务，直至子任务可以 直接计算 出结果
   • 任务和分解后的子任务具有 相似性 （算法相同，只是计算的数据规模不同，往往采用 递归 算法）
3. 结果合并 ：逐层合并子任务的执行结果，直至获得最终结果

Fork/Join

概述

1. Fork/Join是 并行计算 的框架，主要用来支持分治任务模型，Fork对应任务分解，Join对应结果合并
2. Fork/Join框架包含两部分：分治任务 ForkJoinTask + 分治任务线程池 ForkJoinPool
   • 类似于Runnable + ThreadPoolExecutor
3. ForkJoinTask最核心的方法是 fork 和 join
   • fork：异步地执行一个子任务
   • join：阻塞当前线程，等待子任务的执行结果
4. ForkJoinTask有两个子类：RecursiveAction + RecursiveTask
   • Recursive：通过 递归 的方式来处理分治任务
   • RecursiveAction.compute：没有返回值
   • RecursiveTask.compute：有返回值

简单使用

// 递归任务
@AllArgsConstructor
class Fibonacci extends RecursiveTask {
    private final int n;

    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) {
            return n;
        }
        // 创建子任务
        Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
        f1.fork();
        Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
        f2.fork();
        // 等待子任务结果并合并
        return f1.join() + f2.join();
    }
}

// 创建分治任务线程池
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
// 创建分治任务
Fibonacci fibonacci = new Fibonacci(30);
// 启动分治任务
System.out.println(pool.invoke(fibonacci)); // 832040

ForkJoinPool的工作原理

1. Fork/Join并行计算的核心组件是ForkJoinPool
2. ThreadPoolExecutor本质上是 生产者-消费者 模式的实现
   • 内部有一个 任务队列 ，该任务队列是生产者和消费者通信的媒介
   • ThreadPoolExecutor可以有 多个工作线程 ，但这些工作线程都 共享一个任务队列
3. ForkJoinPool本质上也是 生产者-消费者 模式的实现，但更加 智能
   • ThreadPoolExecutor内部只有一个任务队列，而ForkJoinPool内部有 多个任务队列
   • 当通过invoke或submit 提交任务 时，ForkJoinPool会根据一定的 路由规则 把任务提交到一个任务队列
     • 如果任务在执行过程中 创建子任务 ，那么该子任务被会提交到 工作线程对应的任务队列 中
   • ForkJoinPool支持 任务窃取 ，如果工作线程空闲了，那么它会窃取其他任务队列里的任务
   • ForkJoinPool的任务队列是 双端队列
     • 工作线程 正常获取任务 和 窃取任务 分别从任务队列 不同的端 消费，避免不必要的数据竞争

统计单词数量

@AllArgsConstructor
class MapReduce extends RecursiveTask> {
    private String[] fc;
    private int start;
    private int end;

    @Override
    protected Map compute() {
        if (end - start == 1) {
            return calc(fc[start]);
        } else {
            int mid = (start + end) / 2;
            // 前半部分数据fork一个递归任务
            MapReduce mr1 = new MapReduce(fc, start, mid);
            mr1.fork();
            // 后半部分数据在当前任务中递归处理
            MapReduce mr2 = new MapReduce(fc, mid, end);
            // 计算子任务，返回合并的结果
            return merge(mr2.compute(), mr1.join());
        }
    }

    // 统计单词数量
    private Map calc(String line) {
        Map result = new HashMap<>();
        String[] words = line.split("\\s+");
        for (String word : words) {
            if (result.containsKey(word)) {
                result.put(word, result.get(word) + 1);
            } else {
                result.put(word, 1L);
            }
        }
        return result;
    }

    // 合并结果
    private Map merge(Map r1, Map r2) {
        Map result = new HashMap<>(r1);
        r2.forEach((word, count) -> {
            if (result.containsKey(word)) {
                result.put(word, result.get(word) + count);
            } else {
                result.put(word, count);
            }
        });
        return result;
    }
}

String[] fc = {"hello world",
        "hello me",
        "hello fork",
        "hello join",
        "fork join in world"};
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(3);
MapReduce mapReduce = new MapReduce(fc, 0, fc.length);
Map result = pool.invoke(mapReduce);
result.forEach((word, count) -> System.out.println(word + " : " + count));

小结

1. Fork/Join并行计算框架主要解决的是 分治任务 ，分治的核心思想是 分而治之
2. Fork/Join并行计算框架的核心组件是 ForkJoinPool ，支持 任务窃取 ，让所有线程的工作量基本 均衡
3. Java 1.8提供的 Stream API 里的并行流是以ForkJoinPool为基础的
   • 默认情况下，所有并行流计算都 共享一个ForkJoinPool ，该共享的ForkJoinPool的线程数是 CPU核数
   • 如果存在 IO密集型 的并行流计算，那可能会因为一个很慢的IO计算而影响整个系统的 性能
   • 因此，建议 用不同的ForkJoinPool执行不同类型的计算任务

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