Java 并行任务框架-ForkJoin
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Fork/Join 框架是什么
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。
Fork/Join 框架根据工作窃取算法设计，那么什么是工作窃取算法呢？
工作窃取算法介绍
工作窃取算法（work-stealing）是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
为什么需要使用工作窃取算法呢?
假如我们有若干线程一起计算，可能有效线程的计算早早结束，结束的线程与其等着，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维护：
- 被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行。
- 窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
优缺点：
- 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。并且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
-
Fork，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。抽象类 ForkJoinTask 提供了 2 个子抽象类：
- RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
- RecursiveTask：用于有返回结果的任务。
-
Join，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。
- ForkJoinPool：ForkJoinTask 需要通过 ForkJoinPool 来执行。
Fork/Join 框架实现原理
Fork 处理逻辑
- 如果当前线程是 ForkJoinWorkerThread 类型的线程则任务提交到依赖的 ForkJoinPool 中执行
- 否则使用一个静态公用的 ForkJoinPool 执行
- 提交过程为：把当前任务存放在 ForkJoinTask 数组队列里。然后再调用 ForkJoinPool 的 signalWork 方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。
方法源码参考：
// ForkJoinTask.ForkJoinTask 方法
public final ForkJoinTask<V> fork() {
Thread t;
if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread)
((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this);
else
ForkJoinPool.common.externalPush(this);
return this;
}
// WorkQueue.push 方法
final void push(ForkJoinTask<?> task) {
ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinPool p;
int b = base, s = top, n;
if ((a = array) != null) { // ignore if queue removed
int m = a.length - 1; // fenced write for task visibility
U.putOrderedObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, task);
U.putOrderedInt(this, QTOP, s + 1);
if ((n = s - b) <= 1) {
if ((p = pool) != null)
p.signalWork(p.workQueues, this);
}
else if (n >= m)
growArray();
}
}
Join 处理逻辑
任务状态有 4 种:已完成 (NORMAL)、被取消 (CANCELLED)、信号 (SIGNAL) 和出现异常 (EXCEPTIONAL)。
- 调用 doJoin 方法，得到当前任务的状态来判断返回什么结果
- 如果任务状态是已完成，则直接返回任务结果。
- 如果任务状态是被取消，则直接抛出 CancellationException。
- 如果任务状态是抛出异常，则直接抛出对应的异常。
- 在 doJoin 方法里，首先通过查看任务的状态，看任务是否已经执行完成。
- 如果执行完成，则直接返回任务状态;
- 如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。
- 如果任务顺利执行完成，则设置任务状态为 NORMAL，
- 如果出现异常，则记录异常，并将任务状态设置为 EXCEPTIONAL。
ForkJoinTask.join/doJoin 方法源码参考：
public final V join() {
int s;
if ((s = doJoin() & DONE_MASK) != NORMAL)
reportException(s);
return getRawResult();
}
private int doJoin() {
int s; Thread t; ForkJoinWorkerThread wt; ForkJoinPool.WorkQueue w;
return (s = status) < 0 ? s :
((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) ?
(w = (wt = (ForkJoinWorkerThread)t).workQueue).
tryUnpush(this) && (s = doExec()) < 0 ? s :
wt.pool.awaitJoin(w, this, 0L) :
externalAwaitDone();
}
Fork/Join 框架代码实战
实战内容为：计算 1+2+3+…+100，如果加数之间差值大于等于 10 则拆分为子任务
@Slf4j
@Getter
@AllArgsConstructor
public class ForkJoinExample extends RecursiveTask<Integer> {
private static final int THRESHOLD = 10; // 阈值
private int start;
private int end;
@Override
protected Integer compute() {
int sum = 0;
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;
final ForkJoinExample leftTask = new ForkJoinExample(start, middle);
final ForkJoinExample rightTask = new ForkJoinExample(middle + 1, end);
leftTask.fork();
rightTask.fork();
// 等待子任务执行完，并得到其结果
int leftResult = leftTask.join();
int rightResult = rightTask.join();
// 合并子任务
sum = leftResult + rightResult;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
final ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
// 生成一个计算任务，负责计算
final ForkJoinExample task = new ForkJoinExample(1, 100);
// 异步执行一个任务
final Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);
// final Integer r2 = forkJoinPool.invoke(task); // 同步执行
try {
log.info("sum = {}", result.get());
} catch (InterruptedException | ExecutionException ignored) {
}
}
}
应用场景
- 可以采用"分而治之"的算法场景
- 计算密集型的任务