Fork/Join介绍

Fork/Join框架介绍

Fork/Join框架自JDK 7引入。Fork/Join框架可以将一个大任务拆分为很多小任务来异步执行。 Fork/Join框架主要包含三个模块:

  1. 线程池:ForkJoinPool;
  2. 任务对象:ForkJoinTask;
  3. 执行任务的线程:ForkJoinWorkerThread;

Fork/Join介绍_第1张图片

Fork/Join原理-分治法

ForkJoinPool主要用来使用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决问题。典型的应用比如快速排序算法,ForkJoinPool需要使用相对少的线程来处理大量的任务。比如要对1000万个数据进行排序,那么会将这个任务分割成两个500万的排序任务和一个针对这两组500万数据的合并任务。以此类推,对于500万的数据也会做出同样的分割处理,到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时,停止这样的分割处理。比如,当元素的数量小于10时,会停止分割,转而使用插入排序对它们进行排序。那么到最后,所有的任务加起来会有大概2000000+个。问题的关键在于,对于一个任务而言,只有当它所有的子任务完成之后,它才能够被执行:
Fork/Join介绍_第2张图片

Fork/Join原理-工作窃取算法

Fork/Join最核心的地方就是利用了现代硬件设备多核,在一个操作时候会有空闲的cpu,那么如何利用好这个空闲的cpu就成了提高性能的关键,而这里我们要提到的工作窃取(work-stealing)算法就是整个Fork/Join框架的核心理念Fork/Join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:
Fork/Join介绍_第3张图片
那么为什么需要使用工作窃取算法呢?假如我们需要做一个比较大的任务,我们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,于是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队列里的任务。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

工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算,并减少了线程间的竞争,其缺点是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。

对于ForkJoinPool通用线程池的线程数量,通常使用默认值就可以了,即运行时计算机的处理器数量。可以通过设置系统属性:java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=N (N为线程数量),来调整ForkJoinPool的线程数量,可以尝试调整成不同的参数来观察每次的输出结果。

Fork/Join案例

需求:使用Fork/Join计算1-10000的和,当一个任务的计算数量大于3000时拆分任务,数量小于3000时计算!
Fork/Join介绍_第4张图片

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

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumRecursiveTask task = new SumRecursiveTask(1, 10000L);
        Long result = pool.invoke(task);
        System.out.println("result = " + result);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("消耗的时间为: " + (end - start));
    }
}
class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long> {
    private static final long THRESHOLD = 3000L;
    private final long start;
    private final long end;
    public SumRecursiveTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        if (length <= THRESHOLD) {
            // 任务不用再拆分了.可以计算了
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            System.out.println("计算: " + start + " -> " + end + ",结果为: " + sum);
            return sum;
        } else {
            // 数量大于预定的数量,任务还需要再拆分
            long middle = (start + end) / 2;
            System.out.println("拆分: 左边 " + start + " -> " + middle + ", 右边 " + (middle +
                    1) + " -> " + end);
            SumRecursiveTask left = new SumRecursiveTask(start, middle);
            left.fork();
            SumRecursiveTask right = new SumRecursiveTask(middle + 1, end);
            right.fork();
            return left.join() + right.join();
        }
    }
}
//控制台打印:
拆分: 左边 1 -> 5000, 右边 5001 -> 10000
拆分: 左边 1 -> 2500, 右边 2501 -> 5000
计算: 1 -> 2500,结果为: 3126250
拆分: 左边 5001 -> 7500, 右边 7501 -> 10000
计算: 2501 -> 5000,结果为: 9376250
计算: 5001 -> 7500,结果为: 15626250
计算: 7501 -> 10000,结果为: 21876250
result = 50005000
消耗的时间为: 6

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