GPars（5）：Fork-Join

Fork/join主要用于问题分解处理，分而治之。

Fork/join算法将问题划分成多个小的子问题，对每个子问题运用同样的算法，当子问题足够小时，问题就可以直接得到解决。所有子问题都解决了，结合起来父问题也就得到了解决。

JSR-166y类库对Fork/join支持相当不错，但有些问题如果不注意，还会遇到麻烦。而且还得自己处理threads、pools及synchronization barriers（同步障）。GPars隐藏了这些东西，让你用起Fork/join来更加方便。下例是统计一指定目录及其子目录下文件个数的算法：

import groovyx.gpars.AbstractForkJoinWorker
import static groovyx.gpars.Parallelizer.*
public final class FileCounter extends AbstractForkJoinWorker
   
     {
    private final File file;    
    def FileCounter(final File file) {
        this.file = file
    }   
    protected void compute() {
        long count = 0;
        file.eachFile {
            if (it.isDirectory()) {
                println "Forking a thread for $it"
                //fork一个子任务
                forkOffChild(new FileCounter(it))           
            } else {
                count++
            }
        }
        //用子任务结果计算并保存本任务结果
        setResult(count + ((childrenResults)?.sum() ?: 0)) 
    }
}
doParallel(1) { pool ->  //1个线程也能搞定
    println """Number of files: 
            ${orchestrate(
                new FileCounter(
                    new File("...目录名...")
                )
              )}"""
}

   

上例中Parallelizer.orchestrate()方法根据传递进的AbstractForkJoinWorker类型的参数（根任务）创建一个ForkJoinOrchestrator并运行该AbstractForkJoinWorker，等待结果返回。childrenResults是AbstractForkJoinWorker的属性，等待子任务结果返回，返回值为List类型。

Fork/Join操作之所以能安全地由成若干小线程运行，要归功于内部TaskBarrier类对线程的同步。当算法中一个线程被阻塞等待其子问题得以完成时，该线程会被归还到池内，以用于任务队列中其他可运行子问题。尽管算法创建了许多任务（由于子目录很多），而且都要等其子目录任务完成，但最少只需一个线程就足以保持运算进行。

GPars指南中还给出了一个比较复杂的Mergesort的例子，有兴趣的读者可以参考。

本系列的其他文章：

• GPars（1）：入门
• GPars（2）：并发集合之Parallelizer
• GPars（3）：并发集合之Map-Reduce
• GPars（4）：Asynchronizer