Fork/Join框架介绍

什么是Fork/Join

Fork/Join是一个是一个并行计算的框架，主要就是用来支持分治任务模型。

Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解，Join 对应的是结果合并。

核心思想：将一个大任务分成许多小任务，然后并行执行这些小任务，最终将它们的结果合并成一个大的结果。

应用场景

1、递归分解型任务

这类任务通常可以将大任务分解成若干子任务，每个子任务可以独立执行，并且可以归并子任务得到有序的结果

举例：排序、归并、遍历

2、数组处理

处理大型数组时，可以将大数组分解成若干子数组，子数组并行处理，最后归并子数组的结果

举例：数组的排序、统计、查找

3、并行化算法

将问题分解成若干子问题，并行解决每个子问题，最后合并子问题得到最终解决方案

举例：并行化图像处理算法、并行化机器学习算法

4、大数据处理

将数据分成若干分片，并行处理每个分片，最后将处理后的分片合并成完整结果

举例：大型日志文件处理、大型数据库的查询

Fork/Join使用

Fork/Join框架的主要组成部分是ForkJoinPool、ForkJoinTask。ForkJoinPool是一个线程池，它用于管理ForkJoin任务的执行。ForkJoinTask是一个抽象类，用于表示可以被分割成更小部分的任务。

ForkJoinPool

ForkJoinPool是Fork/Join框架中的线程池类，它用于管理Fork/Join任务的线程。

方法：submit()、invoke()、shutdown()、awaitTermination()等

（提交任务、执行任务、关闭线程池、等待任务执行结果）

参数：线程池的大小、工作线程的优先级、任务队列的容量等，根据具体应用场景设置

构造器

ForkJoinPool中有四个核心参数，用于控制线程池的并行数、工作线程的创建、异常处理和模式指定等。

• int parallelism：指定并行级别（parallelism level）。ForkJoinPool将根据这个设定，决定工作线程的数量。如果未设置的话，将使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()来设置并行级别；

• ForkJoinWorkerThreadFactory factory：ForkJoinPool在创建线程时，会通过factory来创建。注意，这里需要实现的是ForkJoinWorkerThreadFactory，而不是ThreadFactory。如果不指定factory，那么将由默认的DefaultForkJoinWorkerThreadFactory负责线程的创建工作；

• UncaughtExceptionHandler handler：指定异常处理器，当任务在运行中出错时，将由设定的处理器处理；

• boolean asyncMode：设置队列的工作模式。当asyncMode为true时，将使用先进先出队列，而为false时则使用后进先出的模式。默认是false，后进先出

// 获取处理器数量，注意这里是逻辑核
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 构建forkjoin线程池
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(processors);

public ForkJoinPool(int parallelism) {
	this(parallelism, defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false);
}

任务提交方式（核心能力之一）

	返回值	方法
提交异步执行	void	execute(ForkJoinTask task) execute(Runnable task)
等待并获取结果	T	invoke(ForkJoinTask task)
提交执行获取Future结果	ForkJoinTask	submit(ForkJoinTask task) submit(Callable task) submit(Runnable task) submit(Runnable task, T result)

和普通线程池之间的区别

• 工作窃取算法

ForkJoinPool采用工作窃取算法来提高线程的利用率，而普通线程池则采用任务队列来管理任务。

工作窃取：一个线程完成自己的任务后，可以从其它线程的队列中获取一个任务来执行，提高线程的利用率。

• 任务的分解和合并

ForkJoinPool可以将一个大任务分解为多个小任务，并行地执行这些小任务，最终将它们的结果合并起来得到最终结果。而普通线程池只能按照提交的任务顺序一个一个地执行任务。

• 工作线程的数量

ForkJoinPool会根据当前系统的CPU核心数来自动设置工作线程的数量，以最大限度地发挥CPU的性能优势。而普通线程池需要手动设置线程池的大小，如果设置不合理，可能会导致线程过多或过少，从而影响程序的性能。

• 任务类型

ForkJoinPool适用于执行大规模任务并行化，而普通线程池适用于执行一些短小的任务，如处理请求等。

ForkJoinTask

ForkJoinTask是Fork/Join框架中的抽象类，它定义了执行任务的基本接口。用户可以通过继承ForkJoinTask类来实现自己的任务类，并重写其中的compute()方法来定义任务的执行逻辑。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框架提供了以下三个子类：

• RecursiveAction：用于递归执行但不需要返回结果的任务。

• RecursiveTask ：用于递归执行需要返回结果的任务。

• CountedCompleter<T>：在任务完成执行后会触发执行一个自定义的钩子函数

调用方法

• fork()——提交任务

fork()方法用于向当前任务所运行的线程池中提交任务。如果当前线程是ForkJoinWorkerThread类型，将会放入该线程的工作队列，否则放入common线程池的工作队列中。

• join()——获取任务执行结果

join()方法用于获取任务的执行结果。调用join()时，将阻塞当前线程直到对应的子任务完成运行并返回结果。

计算斐波那契数列（处理递归任务）

斐波那契数列指的是这样一个数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89... 这个数列从第3项 开始，每一项都等于前两项之和。

public class FibonacciDemo extends RecursiveTask<Integer>
{
    final int n;
    
    FibonacciDemo(int n)
    {
        this.n = n;
    }
    
    /**
     * 重写RecursiveTask的compute()方法
     */
    protected Integer compute()
    {
        if (n <= 1)
            return n;
        FibonacciDemo f1 = new FibonacciDemo(n - 1);
        // 提交任务
        f1.fork();
        FibonacciDemo f2 = new FibonacciDemo(n - 2);
        // 合并结果
        return f2.compute() + f1.join();
    }
    
    public static void main(String[] args)
    {
        // 构建forkjoin线程池
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        FibonacciDemo task = new FibonacciDemo(100000); // 参数大，抛出StackOverflowError
        // 提交任务并一直阻塞直到任务 执行完成返回合并结果。
        int result = pool.invoke(task);
        System.out.println(result);
    }
}

栈溢出如何解决

// 使用迭代方式，防止栈溢出
public class FibonacciDemo2
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int n = 100000;
        long[] fib = new long[n + 1];
        fib[0] = 0;
        fib[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; i++)
        {
            fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
        }
        System.out.println(fib[n]);
    }
}

处理递归任务注意事项

在使用Fork/Join框架处理递归任务时，需要根据实际情况来评估递归深度和任务粒度，以避免任务调度和内存消耗的问题。如果递归深度较大，可以尝试采用其他方法来优化算法，如使用迭代方式替代递归，或者限制递归深度来减少任务数量，以避免Fork/Join框架的缺点。

递归深度较大时，子任务可能被调度到不同的线程执行，线程的创建、销毁、任务调度占用大量资源。另外递归调用方法时，创建大量方法栈帧，可能导致栈内存溢出StackOverflowError

处理阻塞任务

1、防止线程饥饿：当一个线程在执行一个阻塞型任务时，它将会一直等待任务完成，没有任务窃取的情况下可能会一直阻塞下去。为防止这种情况发生，应该避免在ForkJoinPool中提交大量的阻塞型任务。

2、使用特定的线程池：为了最大程度地利用ForkJoinPool的性能，可以使用专门的线程池来处理阻塞型任务，这些线程不会被ForkJoinPool的窃取机制所影响。例如，可以使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，然后将这个线程池作为ForkJoinPool的执行器，这样就可以使用ThreadPoolExecutor来处理阻塞型任务，而使用ForkJoinPool来处理非阻塞型任务。

3、不要阻塞工作线程：如果在ForkJoinPool中使用阻塞型任务，那么需要确保这些任务不会阻塞工作线程，否则会导致整个线程池的性能下降。为了避免这种情况，可以将阻塞型任务提交到一个专门的线程池中，或者使用CompletableFuture等异步编程工具来处理阻塞型任务。

// 结合CompletableFuture使用示例
public class BlockingTaskDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // 构建一个forkjoin线程池
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        
        // 创建一个异步任务，并将其提交到ForkJoinPool中执行
        CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try
            {
                // 模拟一个耗时的任务
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
                return "Hello, world!";
            }
            catch (InterruptedException e)
            {
                e.printStackTrace();
                return null;
            }
        }, pool);
        
        try
        {
            // 等待任务完成，并获取结果
            String result = future.get();
            
            System.out.println(result);
        }
        catch (InterruptedException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        catch (ExecutionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            // 关闭ForkJoinPool，释放资源
            pool.shutdown();
        }
    }
}

ForkJoinPool工作原理

ForkJoinPool 内部有多个任务队列，当我们通过 ForkJoinPool 的 invoke() 或者 submit() 方法提交任务时，ForkJoinPool 根据一定的路由规则把任务提交到一个任务队列中，如果任务在执行过程中会创建出子任务，那么子任务会提交到工作线程对应的任务队列中。

另外，ForkJoinPool 支持一种叫 做“任务窃取”的机制，如果工作线程空闲了，那它可以“窃取”其他工作任务队列里的任务。充分利用CPU的性能。

工作任务队列是一个双端链表，窃取是从base端窃取，top端是正常执行取任务

工作线程ForkJoinWorkerThread

ForkJoinWorkerThread是ForkJoinPool中的一个专门用于执行任务的线程。

当一个ForkJoinWorkerThread被创建时，它会自动注册一个WorkQueue到ForkJoinPool中。这个WorkQueue是该线程专门用于存储自己的任务的队列，只能出现在WorkQueues[]的奇数位。在ForkJoinPool中，WorkQueues[]是一个数组，用于存储所有线程的WorkQueue。

工作队列WorkQueue

WorkQueue是一个双端队列，用于存储工作线程自己的任务。每个工作线程都会维护一个本地的WorkQueue，并且优先执行本地队列中的任务。当本地队列中的任务执行完毕后，工作线程会尝试从其他线程的WorkQueue中窃取任务。

注意：在ForkJoinPool中，只有WorkQueues[]奇数位的WorkQueue是属于ForkJoinWorkerThread线程的，因此只有这些WorkQueue才能被线程本身使用和窃取任务。偶数位的WorkQueue是用于外部线程提交任务的，而且是由多个线程共享的，因此它们不能被线程窃取任务。

工作窃取

工作窃取，就是允许空闲线程从繁忙线程的双端队列中窃取任务。默认情况下，工作线程从它自己的双端队列的头部获取任务。但是，当自己的任务为空时，线程会从其他繁忙线程双端队列的尾部中获取任务。这种方法，最大限度地减少了线程竞争任务的可能性。

ForkJoinPool的大部分操作都发生在工作窃取队列（work-stealing queues ） 中，该队列由内部类WorkQueue实现。它是Deques的特殊形式，但仅支持三种操作方式：push、pop和poll（也称为窃取）。在ForkJoinPool中，队列的读取有着严格的约束，push和pop仅能从其所属线程调用，而poll则可以从其他线程调用。

通过工作窃取，Fork/Join框架可以实现任务的自动负载均衡，以充分利用多核CPU的计算能力，同时也可以避免线程的饥饿和延迟问题

如果对 ForkJoinPool 详细的实现细节感兴趣，也可以参考Doug Lea 的论文

总结

Fork/Join是一种基于分治思想的模型，在并发处理计算型任务时有着显著的优势。

• 任务切分：将大的任务分割成更小粒度的小任务，让更多的线程参与执行；

• 任务窃取：通过任务窃取，充分地利用空闲线程，并减少竞争。

使用ForkJoinPool时，需要特别注意任务的类型是否为纯函数计算类型，也就是这些任务不应该关心状态或者外界的变化，这样才是最安全的做法。如果是阻塞类型任务，那么你需要谨慎评估技术方案。虽然ForkJoinPool也能处理阻塞类型任务，但可能会带来复杂的管理成本。

处理阻塞任务重点学习CompletableFuture，包含各种编排任务的方法