JUC_ForkJoin

概述

Fork/Join框架：Java1.7中提供的并行执行任务框架，具体模式为：将主任务逐级拆分为多级子任务并行执行，最终通过结果合并得到主任务的执行结果

图示

ForkJoinTask

ForkJoinTask：基本任务类，创建任务类必须继承基本任务类的子类，重写compute方法；提供fork方法，join方法与get方法

主要子类：

RecursiveTask: 用于有返回结果的任务
RecursiveAction: 用于无返回结果的任务
CountedCompleter: 用于无返回结果的任务 特殊之处在于任务执行完compute方法后就结束执行 并不会等待子任务执行完成 同级子任务均执行完成后可触发结果合并 并将合并结果提交给上级任务

fork方法：

将子任务放入当前工作线程的双端队列 volatile WorkQueue[] workQueues;

join方法：

阻塞等待至成功获取任务的执行结果 通常用于向上级任务提交任务的执行结果（若任务有子任务 则阻塞等待至所有子任务都执行完成 此时获取的执行结果为所有子任务执行结果的合并结果）

get方法：

与join方法大同小异 区别在于get方法可以抛出ExecutionException与InterruptedException异常 通常用于获取最终的执行结果（主任务的执行结果 task.get() task为任务类实例或submit方法的返回值）

ForkJoinPool

ForkJoinPool ：ExecutorService 的实现类，用于执行 ForkJoinTask（亦可以接收Runnable/Callable 任务，只是在运行时均会被包装为 ForkJoinTask ）

线程池中的一个工作线程（ForkJoinWorkerThread）不能同时执行多个任务

线程池不会为每个子任务创建单独的工作线程，Fork/Join框架将根据当前正在并发执行的工作线程的状态决定：将子任务放入当前线程的双端队列，或创建一个新的工作线程执行子任务，或唤醒正在等待任务的工作线程执行子任务

Fork/Join框架使用工作窃取机制（ Work-Stealing ）平衡线程的工作负载

工作窃取（ Work-Stealing ）

工作窃取：闲置的线程尝试从忙碌的线程的双端队列中窃取工作

通常情况下，工作线程从自身的双端队列中获取任务，但当自身的双端队列为空时，就会尝试从其他忙碌的线程的双端队列尾部或全局入口处获取任务，以此提高整体的执行效率

执行方法

方法	特点
invoke()	阻塞至任务及其所有子任务执行完成才返回，即同步执行，返回值为task.join()
submit()	立刻返回，即异步执行，返回值为task
execute()	立刻返回，即异步执行，无返回值

注：task为主任务

示例：以 RecursiveTask 类为例

任务类：

public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask {
    long start;
    long end;

    //临界值
    long temp = 10000L;

    public ForkJoinDemo(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        if ((end-start)

创建并执行任务：

将Fork/Join与单线程执行及并行流式计算作对比

public class TestForkJoin {
    public static void main(String[] args) {
        test01();
        test02();
        test03();
    }

    public static void test01(){
        long sum = 0L;
        long start = System.nanoTime();
        for (long i = 0; i < 1000000000; i++) {
            sum += i;
        }
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println("for");
        System.out.println("time: " + (end-start));
        System.out.println("result: " + sum);
    }

    public static void test02(){
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask forkJoinTask = new ForkJoinDemo(1,1000000000);

        long start = System.nanoTime();
        Long invoke = forkJoinPool.invoke(forkJoinTask);
        long end = System.nanoTime();

        System.out.println("ForkJoin");
        System.out.println("time: " + (end-start));
        System.out.println("result: " + invoke);
    }

    public static void test03(){
        long start = System.nanoTime();
        //range() [)    rangeClose() []
        //parallel() 返回等效的并行流 可能返回流本身（流本身即为并行流或基础流的状态被修改为并行）
        //long reduce(long identity, LongBinaryOperator op); 根据指定计算模型将Stream中的数据进行计算并返回结果（参数：计算的初始值 计算模型）计算的初始值不为0会发生线程安全问题
        //long sum = LongStream.range(0, 1000000000).parallel().reduce(0, Long::sum);
        long sum = LongStream.range(0, 1000000000).parallel().sum();//与上行注释中的代码等价（sum()内部调用reduce(0, Long::sum);）
        long end = System.nanoTime();

        System.out.println("Stream");
        System.out.println("time: " + (end-start));
        System.out.println("result: " + sum);
    }
}

运行效果：