文章目录
- 1. 简介
- 2. ForkJoinPool的基本原理
- 2.1 工作窃取算法（Work Stealing）
- 2.1.1 工作窃取算法的定义和特点
- 2.1.2 工作队列和双端队列的作用与区别
- 2.2 分治策略（Divide and Conquer）
- 2.2.1 分治策略的概念和应用场景
- 2.2.2 任务拆分与合并的原则
- 3. ForkJoinPool的使用步骤
- 3.1 创建ForkJoinPool实例
- 3.2 定义ForkJoinTask子类
- 3.2.1 RecursiveTask的使用
- 3.2.2 RecursiveAction的使用
- 3.3 提交任务到ForkJoinPool
- 4. 总结
1. 简介
ForkJoinPool是Java中的并行执行框架，用于实现任务的拆分和合并。它基于工作窃取算法（Work Stealing）和分治策略（Divide and Conquer），可以有效地利用多核处理器的性能，提升任务的执行效率。
- 分布式计算与并行计算的关系
并行计算是指将一个大任务拆分成多个子任务，并且这些子任务可以同时执行，从而加快整体任务的完成速度。分布式计算是指将任务分配到多个计算节点上进行并行计算，节点之间通过网络进行通信和协调。ForkJoinPool是在单台计算机上进行并行计算的工具，它可以利用多个线程，并行地执行任务。
2. ForkJoinPool的基本原理
2.1 工作窃取算法（Work Stealing）
2.1.1 工作窃取算法的定义和特点
工作窃取算法是一种用于任务调度的并行计算策略，它的主要特点如下：
- 每个工作线程都维护一个工作队列，用于存放待执行的任务。
- 当一个工作线程完成自己的任务后，它可以从其他工作线程的工作队列中窃取任务执行。
- 工作线程可以从双端队列的两端进行操作，被偷取的任务在双端队列的末尾添加。
工作窃取算法的主要目标是实现任务的负载均衡。由于每个线程都有自己的工作队列，当某个线程的队列空闲时，它可以从其他线程的队列中偷取任务来执行，从而避免了线程的空闲等待。这样可以充分利用处理器的多核特性，提高整个任务的执行效率。
2.1.2 工作队列和双端队列的作用与区别
- 工作队列：每个工作线程都有自己的工作队列，用于存放自己的任务。当线程执行任务时，它从自己的工作队列中获取任务进行执行。
- 双端队列：所有工作线程共享的双端队列，用于存放被偷取的任务。当一个线程完成自己的任务后，它可以从双端队列的末尾窃取任务来执行。
工作队列和双端队列的作用是不同的。工作队列主要用于存放自己的任务，保证每个线程都有任务可执行。而双端队列主要用于存放被偷取的任务，提供给其他线程进行任务窃取。工作队列是每个线程私有的，而双端队列是所有线程共享的。
2.2 分治策略（Divide and Conquer）
2.2.1 分治策略的概念和应用场景
分治策略是将一个大任务拆分成多个小任务，并且这些小任务可以独立地执行，最后将它们的结果合并得到整个任务的结果。分治策略的基本步骤包括：
- 分解：将大任务拆分成多个小任务。
- 解决：独立地执行这些小任务。
- 合并：将小任务的结果合并得到整个任务的结果。
分治策略通常应用于可以被递归地划分成更小规模的问题。通过将任务拆分成多个子任务，并行地执行这些子任务，可以提高任务的执行效率和并行度。分治策略在并行计算中被广泛应用，例如在排序算法（如归并排序和快速排序）以及图算法（如图搜索和最短路径算法）等领域。
2.2.2 任务拆分与合并的原则
在应用分治策略时，任务的拆分和合并需要遵循一些原则：
- 拆分原则：大任务应该被拆分成多个相互独立的小任务。每个小任务应该尽可能平均地分配给工作线程，以保证负载均衡。
- 合并原则：小任务的结果应该能够被合并成整个任务的结果。合并的操作应该是可逆的，即可以从小任务的结果恢复出整个任务的结果。
拆分和合并的原则可以根据具体的任务进行调整，以适应不同的应用场景和需求。通过合理地设计任务的拆分和合并策略，可以充分利用分治策略的优势，提高并行计算的性能和效率。
3. ForkJoinPool的使用步骤
3.1 创建ForkJoinPool实例
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
3.2 定义ForkJoinTask子类
3.2.1 RecursiveTask的使用
RecursiveTask也是一个抽象类，用于表示带有返回值的任务。它同样继承自ForkJoinTask类，可以通过继承RecursiveTask类并实现compute()方法来创建自定义的分治任务。
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class Task extends RecursiveTask<Integer> {
/**
* 起始值
*/
private int start;
/**
* 结束值
*/
private int end;
/**
* 临界值
*/
private int temp = 10;
public Task(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
// 当开头与结尾之差小于临界值时
if ((end - start) < temp) {
// 记录计算结果
int sum = 0;
// 累加开头-结尾的值
for (int i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
// 返回结果
return sum;
} else {
// 取中间值
int middle = (start + end) / 2;
// 计算开头-中间
Task task1 = new Task(start, middle);
// 向线程池中添加此任务
task1.fork();
// 计算中间-结尾
Task task2 = new Task(middle + 1, end);
// 向线程池中添加此任务
task2.fork();
// 合并结果
return task1.join() + task2.join();
}
}
}
3.2.2 RecursiveAction的使用
RecursiveAction是一个抽象类，用于表示没有返回值的任务。它继承自ForkJoinTask类，可以通过继承RecursiveAction类并实现compute()方法来创建自定义的分治任务。
public class RaskDemo extends RecursiveAction {
/**
* 每个"小任务"最多只打印20个数
*/
private static final int MAX = 20;
private int start;
private int end;
public RaskDemo(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected void compute() {
//当end-start的值小于MAX时，开始打印
if((end-start) < MAX) {
for(int i= start; i<end;i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"i的值"+i);
}
}else {
// 将大任务分解成两个小任务
int middle = (start + end) / 2;
RaskDemo left = new RaskDemo(start, middle);
RaskDemo right = new RaskDemo(middle, end);
left.fork();
right.fork();
}
}
}
3.3 提交任务到ForkJoinPool
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建任务
Task task = new Task(1, 100);
// 创建 ForkJoin 线程池
ForkJoinPool threadPool = new ForkJoinPool();
// 提交任务
ForkJoinTask<Integer> future = threadPool.submit(task);
try {
// 获取结果
Integer result = future.get();
// 输出结果
System.out.println(result);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭线程池
threadPool.shutdown();
}
}
}
4. 总结
以上是关于ForkJoinPool的使用及基本原理的详细内容。通过创建ForkJoinPool实例、定义ForkJoinTask子类、提交任务到ForkJoinPool以及获取任务结果，可以灵活地应用ForkJoinPool实现并行计算。在使用过程中，合理设置并行度、选择适当的任务拆分粒度、避免任务依赖与阻塞以及正确处理错误和异常等方面的调优和最佳实践能够提升性能和效果。
