多线程编程学习七( Fork/Join 框架).

红太狼 2020-11-07 02:10 578阅读 0赞

## 一、介绍 ##

使用 java8 lambda 表达式大半年了，一直都知道底层使用的是 Fork/Join 框架，今天终于有机会来学学 Fork/Join 框架了。

Fork/Join 框架是 Java 7 提供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。

Fork/Join 的运行流程示意图：  
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比如，一个 1+2+3+...+100 的工作任务，我们可以把它 Fork 成 10 个子任务，分别计算这 10 个子任务的运行结果。最后再把 10 个子任务的结果 Join 起来，汇总成最后的结果。

为了减少线程间的竞争，通常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。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，不如去帮其它线程干活，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。线程的这种执行方式，我们称之为“工作窃取”算法。

## 二、设计 ##

实现 Fork/Join 框架的设计，大抵需要两步：

### 1. 分割任务 ###

首先我们需要创建一个 ForkJoin 任务，把大任务分割成子任务，如果子任务不够小，则继续往下分，直到分割出的子任务足够小。

在 Java 中我们可以使用 ForkJoinTask 类，它提供在任务中执行 fork() 和 join() 操作的机制，通常情况下，我们只需要继承它的子类：

*  RecursiveAction — 用于没有返回结果的任务
 *  RecursiveTask — 用于有返回结果的任务

### 2. 任务执行并返回结果 ###

分割的子任务分别放在双端队列里，然后启动几个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。

在 Java 中任务的执行需要通过 ForkJoinPool 来执行。

## 三、示例 ##

来一个阿里面试题：百万级 Integer 数据量的一个 array 求和。

public class ArrayCountTask extends RecursiveTask<Long> { /** * 阈值 */ private static final Integer THRESHOLD = 10000; private Integer[] array; private Integer start; private Integer end; public ArrayCountTask(Integer[] array, Integer start, Integer end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { long sum = 0; // 最小子任务计算 if (end - start <= THRESHOLD) { for (int i = start; i < end; i++) { sum += array[i]; } } else { // 把大于阈值的任务继续往下拆分，有点类似递归的思维。 recursive 就是递归的意思。 int middle = (start + end) >>> 1; ArrayCountTask leftArrayCountTask = new ArrayCountTask(array, start, middle); ArrayCountTask rightArrayCountTask = new ArrayCountTask(array, middle, end); // 执行子任务 //leftArrayCountTask.fork(); //rightArrayCountTask.fork(); // invokeAll 方法使用 invokeAll(leftArrayCountTask, rightArrayCountTask); //等待子任务执行完，并得到其结果 Long leftJoin = leftArrayCountTask.join(); Long rightJoin = rightArrayCountTask.join(); // 合并子任务的结果 sum = leftJoin + rightJoin; } return sum; } }

public static void main(String[] args) { // 1. 造一个 int 类型的百万级别数组 Integer[] array = new Integer[150000000]; for (int i = 0; i < array.length; i++) { array[i] = new Random().nextInt(100); } // 2.普通方式计算结果 long start = System.currentTimeMillis(); long sum = 0; for (int i = 0; i < array.length; i++) { sum += array[i]; } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("普通方式计算结果：" + sum + "，耗时：" + (end - start)); long start2 = System.currentTimeMillis(); // 3.fork/join　框架方式计算结果 ArrayCountTask arrayCountTask = new ArrayCountTask(array, 0, array.length); ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); sum = forkJoinPool.invoke(arrayCountTask); long end2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("fork/join　框架方式计算结果：" + sum + "，耗时：" + (end2 - start2)); // 结论： // 1. 电脑 i5-4300m，双核四线程 // 2. 数组量少的时候，fork/join 框架要进行线程创建/切换的操作，性能不明显。 // 3. 数组量超过 100000000，fork/join 框架的性能才开始体现。 }

ForkJoinTask 与一般任务的主要区别在于它需要实现 compute 方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用 fork 方法时，又会进入 compute 方法，看看当前子任务是否需要继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用 join 方法会等待子任务执行完并得到其结果。

在执行子任务时调用 fork 方法并不是最佳的选择，最佳的选择是 invokeAll 方法。因为执行 compute() 方法的线程本身也是一个 worker 线程，当对两个子任务调用 fork() 时，这个worker 线程就会把任务分配给另外两个 worker，但是它自己却停下来等待不干活了！这样就白白浪费了 Fork/Join 线程池中的一个 worker 线程，导致了4个子任务至少需要7个线程才能并发执行。

比如甲把 400 分成两个 200 后，fork() 写法相当于甲把一个 200 分给乙，把另一个 200 分给丙，然后，甲成了监工，不干活，等乙和丙干完了他直接汇报工作。乙和丙在把 200 分拆成两个 100 的过程中，他俩又成了监工，这样，本来只需要 4 个工人的活，现在需要 7 个工人才能完成，其中有3个是不干活的。

ForkJoinPool 由 ForkJoinTask 数组和 ForkJoinWorkerThread 数组组成。ForkJoinTask 数组负责将存放程序提交给 ForkJoinPool 的任务；而 ForkJoinWorkerThread 数组负责执行这些任务，ForkJoinWorkerThread 体现的就是“工作窃取”算法。

*  当我们调用 ForkJoinTask 的 fork 方法时，程序会调用 ForkJoinWorkerThread 的 pushTask 方法异步地执行这个任务，然后立即返回结果。
 *  当我们调用 ForkJoinTask 的 join 方法时，程序会阻塞当前线程并等待获取结果。

ForkJoinPool 使用 submit 或 invoke 提交的区别：invoke 同步执行，调用之后需要等待任务完成，才能执行后面的代码；submit 是异步执行，只有在 Future 调用 get 的时候会阻塞。

ForkJoinPool 继承自 AbstractExecutorService， 不是为了替代 ExecutorService，而是它的补充，在某些应用场景下性能比 ExecutorService 更好。

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