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Java并发-Fork/Join框架
阅读量:6441 次
发布时间:2019-06-23

本文共 3508 字,大约阅读时间需要 11 分钟。

参考博客:

1. 什么是 Fork/Join 框架

  Fork/Join 框架是 Java7 提供了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。

  我们再通过 Fork 和 Join 这两个单词来理解下 Fork/Join 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。比如计算 1+2+。。+10000,可以分割成 10 个子任务,每个子任务分别对 1000 个数进行求和,最终汇总这 10 个子任务的结果。Fork/Join 的运行流程图如下:

2. 工作窃取算法

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。工作窃取的运行流程图如下:

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。

3. Fork/Join 框架的介绍

我们已经很清楚 Fork/Join 框架的需求了,那么我们可以思考一下,如果让我们来设计一个 Fork/Join 框架,该如何设计?这个思考有助于你理解 Fork/Join 框架的设计。

第一步分割任务。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,所以还需要不停的分割,直到分割出的子任务足够小。

第二步执行任务合并结果。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。

Fork/Join 使用两个类来完成以上两件事情:

  • ForkJoinTask:我们要使用 ForkJoin 框架,必须首先创建一个 ForkJoin 任务。它提供在任务中执行 fork() 和 join() 操作的机制,通常情况下我们不需要直接继承 ForkJoinTask 类,而只需要继承它的子类,Fork/Join 框架提供了以下两个子类:ForkJoinPool :ForkJoinTask 需要通过 ForkJoinPool 来执行,任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中,进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时,它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
    • RecursiveAction:用于没有返回结果的任务。
    • RecursiveTask :用于有返回结果的任务。
  • ForkJoinPool :ForkJoinTask 需要通过 ForkJoinPool 来执行,任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中,进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时,它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。

4. 使用 Fork/Join 框架

让我们通过一个简单的需求来使用下 Fork/Join 框架,需求是:计算 1+2+3+4+..+100 的结果。

使用 Fork/Join 框架首先要考虑到的是如何分割任务,如果我们希望每个子任务最多执行两个数的相加,那么我们设置分割的阈值是 2,由于是 4 个数字相加,所以 Fork/Join 框架会把这个任务 fork 成两个子任务,子任务一负责计算 1+2,子任务二负责计算 3+4,然后再 join 两个子任务的结果。

 

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.Future;import java.util.concurrent.RecursiveTask;@Slf4jpublic class ForkJoinTaskExample extends RecursiveTask
{ public static final int threshold = 2; private int start; private int end; public ForkJoinTaskExample(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { int sum = 0; //如果任务足够小就计算任务 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; ForkJoinTaskExample leftTask = new ForkJoinTaskExample(start, middle); ForkJoinTaskExample rightTask = new ForkJoinTaskExample(middle + 1, end); // 执行子任务 leftTask.fork(); rightTask.fork(); // 等待任务执行结束合并其结果 int leftResult = leftTask.join(); int rightResult = rightTask.join(); // 合并子任务 sum = leftResult + rightResult; } return sum; } public static void main(String[] args) { ForkJoinPool forkjoinPool = new ForkJoinPool(); //生成一个计算任务,计算1+2+3+4 ForkJoinTaskExample task = new ForkJoinTaskExample(1, 100); //执行一个任务 Future
result = forkjoinPool.submit(task); try { log.info("result:{}", result.get()); } catch (Exception e) { log.error("exception", e); } }}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/panlei3707/p/11090419.html

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