Java-ForkJoinPool(线程池-工作窃取算法)

文章目录

- 概述
- 工作窃取算法
- 工作窃取算法的优缺点
- 使用 ForkJoinPool 进行分叉和合并
- ForkJoinPool使用
- - RecursiveAction
  - RecursiveTask
- Fork/Join 案例Demo

概述

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Fork 就是把一个大任务切分为若干个子任务并行地执行，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。Fork/Join 框架使用的是工作窃取算法。

工作窃取算法

工作窃取算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。对于一个比较大的任务，可以把它分割为若干个互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，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需要处理，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。由于此时它们访问同一个队列，为了减小竞争，通常会使用双端队列。被窃取任务的线程永远从双端队列的头部获取任务，窃取任务的线程永远从双端队列的尾部获取任务。

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工作窃取算法的优缺点

优点：充分利用线程进行并行计算，减少了线程间的竞争。
缺点：双端队列只存在一个任务时会导致竞争，会消耗更多的系统资源，因为需要创建多个线程和多个双端队列。

使用 ForkJoinPool 进行分叉和合并

ForkJoinPool 在 Java 7 中被引入。它和 ExecutorService 很相似，除了一点不同。ForkJoinPool 让我们可以很方便地把任务分裂成几个更小的任务，这些分裂出来的任务也将会提交给 ForkJoinPool。任务可以继续分割成更小的子任务，只要它还能分割。可能听起来有些抽象，因此本节中我们将会解释 ForkJoinPool 是如何工作的，还有任务分割是如何进行的。

分叉和合并解释

在我们开始看 ForkJoinPool 之前我们先来简要解释一下分叉和合并的原理。
分叉和合并原理包含两个递归进行的步骤。两个步骤分别是分叉步骤和合并步骤。

分叉

一个使用了分叉和合并原理的任务可以将自己分叉(分割)为更小的子任务，这些子任务可以被并发执行。如下图所示：

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通过把自己分割成多个子任务，每个子任务可以由不同的 CPU 并行执行，或者被同一个 CPU 上的不同线程执行。

只有当给的任务过大，把它分割成几个子任务才有意义。把任务分割成子任务有一定开销，因此对于小型任务，这个分割的消耗可能比每个子任务并发执行的消耗还要大。

什么时候把一个任务分割成子任务是有意义的，这个界限也称作一个阀值。这要看每个任务对有意义阀值的决定。很大程度上取决于它要做的工作的种类。

合并

当一个任务将自己分割成若干子任务之后，该任务将进入等待所有子任务的结束之中。一旦子任务执行结束，该任务可以把所有结果合并到同一个结果。图示如下：

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当然，并非所有类型的任务都会返回一个结果。如果这个任务并不返回一个结果，它只需等待所有子任务执行完毕。也就不需要结果的合并啦。

ForkJoinPool使用

ForkJoinPool 是一个特殊的线程池，它的设计是为了更好的配合分叉-和-合并任务分割的工作。ForkJoinPool 也在 java.util.concurrent 包中，其完整类名为 java.util.concurrent.ForkJoinPool。

创建一个 ForkJoinPool

你可以通过其构造子创建一个 ForkJoinPool。作为传递给 ForkJoinPool 构造子的一个参数，你可以定义你期望的并行级别。并行级别表示你想要传递给 ForkJoinPool 的任务所需的线程或 CPU 数量。以下是一个 ForkJoinPool 示例：

// 这个示例创建了一个并行级别为 4 的 ForkJoinPool。   如果是默认构造会自动识别当前电脑的cup核数进行并行
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);

提交任务到 ForkJoinPool

就像提交任务到 ExecutorService 那样，把任务提交到 ForkJoinPool。你可以提交两种类型的任务。一种是没有任何返回值的(一个 “行动”)，另一种是有返回值的(一个"任务")。这两种类型分别由 RecursiveAction 和 RecursiveTask 表示。接下来介绍如何使用这两种类型的任务，以及如何对它们进行提交。

RecursiveAction

RecursiveAction 是一种没有任何返回值的任务。它只是做一些工作，比如写数据到磁盘，然后就退出了。一个 RecursiveAction 可以把自己的工作分割成更小的几块，这样它们可以由独立的线程或者 CPU 执行。
你可以通过继承来实现一个 RecursiveAction。示例如下：

package com;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class MyRecursiveAction extends RecursiveAction {

    private long workLoad = 0;

    public MyRecursiveAction(long workLoad) {
        this.workLoad = workLoad;
    }

    @Override
    protected void compute() {

        //如果工作超出阈值，将任务分解成更小的任务
        if(this.workLoad > 10) {
            System.out.println("将工作负载 : " + this.workLoad);
            //将工作负载分成多个子任务
            List<MyRecursiveAction> subtasks =
                    new ArrayList<MyRecursiveAction>();
            subtasks.addAll(createSubtasks());
            //将子任务加入到任务队列中
            for(RecursiveAction subtask : subtasks){
                subtask.fork();
            }
        } else {
            System.out.println("自己完成工作量: " + this.workLoad);
        }
    }
    //将工作负载分成多个子任务
    private List<MyRecursiveAction> createSubtasks() {
        List<MyRecursiveAction> subtasks = new ArrayList<MyRecursiveAction>();
        //将工作负载分成两个子任务   24/2=12  12/2=6
        MyRecursiveAction subtask1 = new MyRecursiveAction(this.workLoad / 2);
        MyRecursiveAction subtask2 = new MyRecursiveAction(this.workLoad / 2);
        subtasks.add(subtask1);
        subtasks.add(subtask2);

        return subtasks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);
        MyRecursiveAction myRecursiveAction = new MyRecursiveAction(24);
        forkJoinPool.invoke(myRecursiveAction);

    }

}

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RecursiveTask

RecursiveTask 是一种会返回结果的任务。它可以将自己的工作分割为若干更小任务，并将这些子任务的执行结果合并到一个集体结果。用法和RecursiveAction一样唯一不同的就是可以返回值

以下是一个 RecursiveTask 示例：

package com;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

//配置RecursiveTask，返回值为Long
public class MyRecursiveTask  extends RecursiveTask<Long> {

    private long workLoad = 0;

    public MyRecursiveTask (long workLoad) {
        this.workLoad = workLoad;
    }

    @Override
    protected Long compute() {

        //如果工作超出阈值，将任务分解成更小的任务
        if(this.workLoad > 10) {
            System.out.println("将工作负载 : " + this.workLoad);
            //将工作负载分成多个子任务
            List<MyRecursiveTask > subtasks = new ArrayList<MyRecursiveTask >();
            subtasks.addAll(createSubtasks());
            //将子任务加入到任务队列中
            for(RecursiveTask subtask : subtasks){
                subtask.fork();
            }
            //等待子任务执行完，并得到其结果,并将结果相加
            long result = 0;
            for(MyRecursiveTask subtask : subtasks) {
                result += subtask.join();
            }
            return result;
        } else {
            System.out.println("自己完成工作量: " + this.workLoad);
            return 1L ;//返回计算结果
        }
    }
    //将工作负载分成多个子任务
    private List<MyRecursiveTask > createSubtasks() {
        List<MyRecursiveTask > subtasks = new ArrayList<MyRecursiveTask >();
        //将工作负载分成两个子任务   24/2=12  12/2=6
        MyRecursiveTask  subtask1 = new MyRecursiveTask (this.workLoad / 2);
        MyRecursiveTask  subtask2 = new MyRecursiveTask (this.workLoad / 2);
        subtasks.add(subtask1);
        subtasks.add(subtask2);
        return subtasks;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);
        MyRecursiveTask myRecursiveAction = new MyRecursiveTask(24);
        Long invoke = forkJoinPool.invoke(myRecursiveAction);
        System.out.println("最终结果: " + invoke);//4 从结果可以看出，任务被分成了4个子任务，每个子任务都是一个线程

    }

}

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MyRecursiveTask 类继承自 RecursiveTask，这也就意味着它将返回一个 Long 类型的结果。MyRecursiveTask 示例也会将工作分割为子任务，并通过 fork() 方法对这些子任务计划执行。此外，本示例还通过调用每个子任务的 join() 方法收集它们返回的结果。子任务的结果随后被合并到一个更大的结果，并最终将其返回。对于不同级别的递归，这种子任务的结果合并可能会发生递归。

Fork/Join 案例Demo

需求:使用 Fork/Join 计算 1-10000的和，当一个任务的计算数量大于3000时拆分任务，数量小于3000时计算。

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因为1~10000求和，耗时较少。下面我们将数据调大，求和1 ~ 59999999999(599亿)，然后来对比一下使用 Fork/Join求和和普通求和之间的效率差异。

普通求和

    public static void main(String[] args) {
        //开始时间
        Long start = System.currentTimeMillis();
        long sum = 0l;
        for (long i = 1; i <= 59999999999L; i++) {
            sum+=i;
        }
        System.out.println(sum); //结果为负数,因为超出了long的最大值了   ,平均消耗时间:16秒
        //结束时间
        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("消耗时间:"+(end-start));
    }

Fork/Join求和

package com;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

//配置RecursiveTask，返回值为Long
public class SumRecursiveTask   extends RecursiveTask<Long> {

    //大于3000要拆分(创建一个变量)
    //是否要拆分的临界值
    private static final long THRESHOLD = 3000L;

    //起始值
    private final long start;
    //结束值
    private final long end;

    //构造方法(传递起始值、结束值)
    public SumRecursiveTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    //任务编写完成
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        //计算
        if(length < THRESHOLD){
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum +=i;
            }
            return sum;
        }else{
            //拆分
            long middle = (start + end) /2;
            SumRecursiveTask left = new SumRecursiveTask(start,middle);//从小到大
            left.fork();
            SumRecursiveTask right = new SumRecursiveTask(middle+1,end);//从大到小
            right.fork();
            return left.join() +right.join();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Long start = System.currentTimeMillis();
        //放入线程池
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumRecursiveTask task = new SumRecursiveTask(1, 59999999999L);
        Long result = pool.invoke(task);
        System.out.println("result="+result); //结果为负数,因为超出了long的最大值了   ,平均消耗时间:4秒
        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("消耗时间:"+(end-start));
    }

}

总结: 可以发现使用工作窃取算法能大大的提高我们计算的速度,理论上只要你电脑足够快这个提升是没有上限的 ,前提是任务是可拆分的

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