并发编程-22J.U.C组件拓展之Fork/Join框架

文章目录

  • Fork/Join框架概述
  • 工作窃取算法
    • 优点
    • 缺点
  • Fork/Join框架的设计
    • ForkJoinTask
    • ForkJoinPool
  • 示例
  • Fork/Join框架的异常处理
  • 代码

在这里插入图片描述

Fork/Join框架概述

Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果。

并发编程-22J.U.C组件拓展之Fork/Join框架_第1张图片


工作窃取算法

工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行.

假如我们需要做一个比较大的任务,可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务,为了减少线程间的竞争,把这些子任务分别放到不同的队列里,并为每个
队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务,线程和队列一一对应.

比如A线程负责处理A列里的任务。但是,有的线程会先把自己队列里的任务干完,而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。

干完活的线程与其等着,不如去帮其他线程干活,于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列,所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争,通常会使用双端队列被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行,而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行

并发编程-22J.U.C组件拓展之Fork/Join框架_第2张图片

优点

  • 充分利用线程进行并行计算,减少了线程间的竞争。

缺点

  • 在某些情况下还是存在竞争,比如双端队列里只有一个任务时。
  • 该算法会消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列

Fork/Join框架的设计

如果让我们来设计一个Fork/Join框架,该如何设计?

  1. Step1: 分割任务

首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务,有可能子任务还是很大,所以还需要不停地分割,直到分割出的子任务足够小。

  1. Step2: 执行任务并合并结果

分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里,启动一个线程从队列里拿数据,然后合并这些数据。

Fork/Join使用ForkJoinTask、ForkJoinPool两个类来完成以上两件事情。

ForkJoinTask

ForkJoinTask:我们要使用ForkJoin框架,必须首先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制。通常情况下,我们不需要直接继承ForkJoinTask类,只需要继承它的子类。

Fork/Join框架提供了以下两个子类

  • RecursiveAction:用于没有返回结果的任务
  • RecursiveTask:用于有返回结果的任务

ForkJoinPool

ForkJoinPool:ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行。

任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中,进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时,它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。


示例

需求:计算1+2+3+4的结果

使用Fork/Join框架首先要考虑到的是如何分割任务,如果希望每个子任务最多执行两个数的相加,那么我们设置分割的阈值是2.

由于是4个数字相加,所以Fork/Join框架会把这个任务fork成两个子任务,子任务一负责计算1+2,子任务二负责计算3+4,然后再join两个子任务的结果。

因为是有结果的任务,所以必须继承RecursiveTask

package com.artisan.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

@Slf4j
public class ForkJoinTaskExample extends RecursiveTask<Integer> {

	private static final long serialVersionUID = 5547724989189856681L;
	
	public static final int threshold = 2;
    private int start;
    private int end;

    public ForkJoinTaskExample(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;

        //如果任务足够小就计算任务
        boolean canCompute = (end - start) <= threshold;
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinTaskExample leftTask = new ForkJoinTaskExample(start, middle);
            ForkJoinTaskExample rightTask = new ForkJoinTaskExample(middle + 1, end);

            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();

            // 等待任务执行结束合并其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join();

            // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkjoinPool = new ForkJoinPool();

        //生成一个计算任务,计算1+2+3+4 + ... + 100
        ForkJoinTaskExample task = new ForkJoinTaskExample(1, 4);

        //执行一个任务
        Future<Integer> result = forkjoinPool.submit(task);

        try {
            log.info("result:{}", result.get());
        } catch (Exception e) {
            log.error("exception", e);
        }
    }
}


ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它需要实现compute方法.

在这个方法里,首先需要判断任务是否足够小,如果足够小就直接执行任务.

如果不足够小,就必须分割成两个子任务,每个子任务在调用fork方法时,又会进入compute方法,看看当前子任务是否需要继续分割成子任务,如果不需要继续分割,则执行当前子任务并返回结果。

使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。


Fork/Join框架的异常处理

ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常,但是我们没办法在主线程里直接捕获异常,所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被取消了,并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常.

if(task.isCompletedAbnormally()){
	System.out.println(task.getException());
	}

getException方法返回Throwable对象,

  • 如果任务被取消了则返回CancellationException,
  • 如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。

代码

https://github.com/yangshangwei/ConcurrencyMaster

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