9、ForkJoinPool 线程池

Java 1.7 引入了一种新的并发框架—— Fork/Join Framework
它和ExecutorService使用的场景不同，在一些场景下，ForkJoinPool 的性能要超过ExecutorService

ForkJoinPool 主要思想就是分而治之，在能够用分治算法的场景下，ForkJoinPool 有很高的效率。
ForkJoinPool 最适合的是计算密集型的任务，如果存在 I/O，线程间同步，sleep() 等会造成线程长时间阻塞的情况时，最好配合使用 ManagedBlocker。

下面用ForkJoinPool 来计算 1 累加到 99999
、、、
public class ForkJoinTest {

/**
 * 最小处理任务单元
 */
private static final int MIN_FORK = 2;


public static void main(String[] args) throws Exception {

    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

    ForkJoinTest.ForkJoinSumTask sumTask = new ForkJoinTest().new ForkJoinSumTask(1, 99999);
    //提交任务 和 ExecutorService 是一样的，只不过返回值是一个ForkJoinTask
    ForkJoinTask joinTask = pool.submit(sumTask);
    System.out.println(joinTask.get());
}


/**
 * 简单的累加任务
 */
public class ForkJoinSumTask extends RecursiveTask {

    int sum;

    int start;

    int end;

    public ForkJoinSumTask(int start, int end) {

        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        //小于最小任务单元 直接处理,不需要新增任务并行处理
        if (start - end < MIN_FORK) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }

            return sum;
        }
        //取中位数
        int midNum = (start + end) / 2;
        ForkJoinSumTask left = new ForkJoinSumTask(start, midNum);
        ForkJoinSumTask right = new ForkJoinSumTask(midNum + 1, end);

        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //不能这样fork  会导致本线程资源浪费
       //  left.fork();
       //  right.join();

        invokeAll(left, right);
        sum = left.join() + right.join();
        return sum;
    }
}

}
、、、

实现fork/join主要是能够使任务拆解，然后在分而治之。这里我们将1 ~ 99999 的累加进行拆分开计算，每次都一份为二，从这里看，二分查询也很适合用。这里主要注意一下我们在一份为二的时候，不要把left 与right 都fork,这会导致本线程没事干，光等在这里，应该使用只带的invokerAll(),它在底层调用的时候默认第一个使用了invoker,其他用了fork 保证本线程不空等。