并发编程专题三-JAVA线程的并发工具类

一、Fork-Join框架

1、分而治之

规模为N的问题，N<阈值，直接解决，N>阈值，将N分解为K个小规模子问题，子问题互相对立，与原问题形式相同，将子问题的解合并得到原问题的解，像hadoop中的mapreduce，以及二分查找，都是用的分而治之的思想。

动态规范

2、工作密取 workStealing

就是在任务分割的时候，前面的任务执行可能会比后面的执行速度快，当前面的执行完，后面的还没执行的时候，执行完前面的任务的线程不会停止，而是从后面的任务的尾部取出子任务继续工作。Fork-Join就是实现了这样的机制。

Fork/Join使用的标准范式

代码如下:

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
/**
 * @Auther: BlackKingW
 * @Date: 2019/4/14 12:09
 * @Description:
 */
public class SumArray {

    private static class SumTask extends RecursiveTask{

        private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10;
        private int[] src; //表示我们要实际统计的数组
        private int fromIndex;//开始统计的下标
        private int toIndex;//统计到哪里结束的下标

        public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) {
            this.src = src;
            this.fromIndex = fromIndex;
            this.toIndex = toIndex;
        }

		@Override
		protected Integer compute() {
			if(toIndex-fromIndex < THRESHOLD) {
				int count = 0;
				for(int i=fromIndex;i<=toIndex;i++) {
			    	//SleepTools.ms(1);
			    	count = count + src[i];
				}
				return count;
			}else {
				//fromIndex....mid....toIndex
				//1...................70....100
				int mid = (fromIndex+toIndex)/2;
				SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid);
				SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex);
				invokeAll(left,right);
				return left.join()+right.join();
			}
		}
    }


    public static void main(String[] args) {

        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        int[] src = MakeArray.makeArray();

        SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1);

        long start = System.currentTimeMillis();

        pool.invoke(innerFind);//同步调用
        System.out.println("Task