Java并行任务框架Fork/Join
Fork/Join是什么？
Fork意思是分叉，Join为合并。Fork/Join是一个将任务分割并行运行，然后将最终结果合并成为大任务的结果的框架，父任务可以分割成若干个子任务，子任务可以继续分割，提供我们一种方便的并行任务功能，满足实际场景的业务需求，思想类似于MapReduce。任务的分割必须保证子任务独立，不会相互依赖结果。
从哪里开始？
Fork/Join框架主要有如下接口和类：
- ForkJoinPool：一个线程池，用于执行调度分割的任务，实现了ExecutorService接口。提供三种执行任务的方式：
1、execute：最原生的执行方式，以异步执行，并且无返回结果。
2、submit：异步执行，有返回结果，返回结果是封装后的Future对象。
3、invoke和invokeAll：异步执行，有返回结果，会等待所有任务执行执行完成，返回的结果为无封装的泛型T。 - ForkJoinTask：抽象的分割任务，提供以分叉的方式执行，以及合并执行结果。
- RecursiveAction：异步任务，无返回结果。通常自定义的任务要继承，并重写compute方法，任务执行的就是compute方法。
- RecursiveTask：异步任务，有返回结果。通常自定义的任务要继承，并重写compute方法，任务执行的就是compute方法。
核心类图
从核心类图看出，要想开始一个分割的并行任务，可以创建一个ForkJoinPool线程池，同时创建无返回结果的任务RecursiveAction或有返回结果的任务RecursiveTask，最后调用线程池ForkJoinPool的execute或submit或invoke方法执行任务，完成后合并结果。
实例
我们以一个有返回结果的并行任务实例进行测试。计算从起始值到结束值得连续数的累加结果，利用Fork/Join框架。并对比普通计算和并行计算的耗时差异。
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class TestForkJoinPool {
public static void main(String[] args) {
long end = 10000000L;
long t1 = System.currentTimeMillis();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, end);
long sum = pool.invoke(task);
System.out.println(sum);
long t2 = System.currentTimeMillis();
long res = 0;
for (long i = 0; i <= end; i++) {
res += i;
}
long t3 = System.currentTimeMillis();
System.out.println(res);
System.out.println(t2 - t1);
System.out.println(t3 - t2);
}
static class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {
private long start;
private long end;
private static final long THURSHOLD = 10000L; // 拆分临界值
// 有参构造器
public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
long length = end - start;
if (length <= THURSHOLD) {
long sum = 0;
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
} else {
long middle = (start + end) / 2;
ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
left.fork();
ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end);
right.fork();
return left.join() + right.join();
}
}
}
}
输出结果如下
当将end 赋值 1000000000L的时候，计算结果如下
由结果可知，当计算一个很耗时的功能的时候，用ForkJoin确实可以提升计算速度。
work-stealing规则
在Java的API说明中提到，ForkJoinPool线程池与ThreadPoolExecutor线程池不同的地方在于，ForkJoinPool善于利用窃取工作执行加快任务的总体执行速度。实际上，在ForkJoinPool线程池中，若一个工作线程的任务队列为空没有任务执行时，便从其他工作线程中获取任务主动执行。为了实现工作窃取，在工作线程中维护了双端队列，窃取任务线程从队尾获取任务，被窃取任务线程从队头获取任务。这种机制充分利用线程进行并行计算，减少了线程竞争。但是当队列中只存在一个任务了时，两个线程去取反而会造成资源浪费。
