寫在前面

在JDK中，提供了這樣一種功能：它能夠?qū)?fù)雜的邏輯拆分成一個(gè)個(gè)簡單的邏輯來并行執(zhí)行，待每個(gè)并行執(zhí)行的邏輯執(zhí)行完成后，再將各個(gè)結(jié)果進(jìn)行匯總，得出最終的結(jié)果數(shù)據(jù)。有點(diǎn)像Hadoop中的MapReduce。

ForkJoin是由JDK1.7之后提供的多線程并發(fā)處理框架。ForkJoin框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之？分而治之就是將一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算，按照設(shè)定的閾值分解成多個(gè)計(jì)算，然后將各個(gè)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總。相應(yīng)的，F(xiàn)orkJoin將復(fù)雜的計(jì)算當(dāng)做一個(gè)任務(wù)，而分解的多個(gè)計(jì)算則是當(dāng)做一個(gè)個(gè)子任務(wù)來并行執(zhí)行。

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Java并發(fā)編程的發(fā)展

對(duì)于Java語言來說，生來就支持多線程并發(fā)編程，在并發(fā)編程領(lǐng)域也是在不斷發(fā)展的。Java在其發(fā)展過程中對(duì)并發(fā)編程的支持越來越完善也正好印證了這一點(diǎn)。

• Java 1 支持thread，synchronized。
• Java 5 引入了 thread pools， blocking queues, concurrent collections，locks, condition queues。
• Java 7 加入了fork-join庫。
• Java 8 加入了 parallel streams。

并發(fā)與并行

并發(fā)和并行在本質(zhì)上還是有所區(qū)別的。

并發(fā)

并發(fā)指的是在同一時(shí)刻，只有一個(gè)線程能夠獲取到CPU執(zhí)行任務(wù)，而多個(gè)線程被快速的輪換執(zhí)行，這就使得在宏觀上具有多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行的效果，并發(fā)不是真正的同時(shí)執(zhí)行，并發(fā)可以使用下圖表示。

并行

并行指的是無論何時(shí)，多個(gè)線程都是在多個(gè)CPU核心上同時(shí)執(zhí)行的，是真正的同時(shí)執(zhí)行。

分治法

基本思想

把一個(gè)規(guī)模大的問題劃分為規(guī)模較小的子問題，然后分而治之，最后合并子問題的解得到原問題的解。

步驟

①分割原問題；

②求解子問題；

③合并子問題的解為原問題的解。

我們可以使用如下偽代碼來表示這個(gè)步驟。

if(任務(wù)很小）{
????直接計(jì)算得到結(jié)果
}else{
????分拆成N個(gè)子任務(wù)
????調(diào)用子任務(wù)的fork()進(jìn)行計(jì)算
????調(diào)用子任務(wù)的join()合并計(jì)算結(jié)果
}

在分治法中，子問題一般是相互獨(dú)立的，因此，經(jīng)常通過遞歸調(diào)用算法來求解子問題。

典型應(yīng)用

• 二分搜索

• 大整數(shù)乘法

• Strassen矩陣乘法

• 棋盤覆蓋

• 合并排序

• 快速排序

• 線性時(shí)間選擇

• 漢諾塔

ForkJoin并行處理框架

ForkJoin框架概述

Java 1.7 引入了一種新的并發(fā)框架—— Fork/Join Framework，主要用于實(shí)現(xiàn)“分而治之”的算法，特別是分治之后遞歸調(diào)用的函數(shù)。

ForkJoin框架的本質(zhì)是一個(gè)用于并行執(zhí)行任務(wù)的框架， 能夠把一個(gè)大任務(wù)分割成若干個(gè)小任務(wù)，最終匯總每個(gè)小任務(wù)結(jié)果后得到大任務(wù)的計(jì)算結(jié)果。在Java中，F(xiàn)orkJoin框架與ThreadPool共存，并不是要替換ThreadPool

其實(shí)，在Java 8中引入的并行流計(jì)算，內(nèi)部就是采用的ForkJoinPool來實(shí)現(xiàn)的。例如，下面使用并行流實(shí)現(xiàn)打印數(shù)組元組的程序。

public?class?SumArray?{
????public?static?void?main(String[]?args){
????????List?numberList?=?Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9);
????????numberList.parallelStream().forEach(System.out::println);
????}
}

這段代碼的背后就使用到了ForkJoinPool。

說到這里，可能有讀者會(huì)問：可以使用線程池的ThreadPoolExecutor來實(shí)現(xiàn)啊？為什么要使用ForkJoinPool??？ForkJoinPool是個(gè)什么鬼啊？！?接下來，我們就來回答這個(gè)問題。

ForkJoin框架原理

ForkJoin框架是從jdk1.7中引入的新特性,它同ThreadPoolExecutor一樣，也實(shí)現(xiàn)了Executor和ExecutorService接口。它使用了一個(gè)無限隊(duì)列來保存需要執(zhí)行的任務(wù)，而線程的數(shù)量則是通過構(gòu)造函數(shù)傳入，如果沒有向構(gòu)造函數(shù)中傳入指定的線程數(shù)量，那么當(dāng)前計(jì)算機(jī)可用的CPU數(shù)量會(huì)被設(shè)置為線程數(shù)量作為默認(rèn)值。

ForkJoinPool主要使用?分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)?來解決問題。典型的應(yīng)用比如快速排序算法。這里的要點(diǎn)在于，F(xiàn)orkJoinPool能夠使用相對(duì)較少的線程來處理大量的任務(wù)。比如要對(duì)1000萬個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，那么會(huì)將這個(gè)任務(wù)分割成兩個(gè)500萬的排序任務(wù)和一個(gè)針對(duì)這兩組500萬數(shù)據(jù)的合并任務(wù)。以此類推，對(duì)于500萬的數(shù)據(jù)也會(huì)做出同樣的分割處理，到最后會(huì)設(shè)置一個(gè)閾值來規(guī)定當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模到多少時(shí)，停止這樣的分割處理。比如，當(dāng)元素的數(shù)量小于10時(shí)，會(huì)停止分割，轉(zhuǎn)而使用插入排序?qū)λ鼈冞M(jìn)行排序。那么到最后，所有的任務(wù)加起來會(huì)有大概200萬+個(gè)。問題的關(guān)鍵在于，對(duì)于一個(gè)任務(wù)而言，只有當(dāng)它所有的子任務(wù)完成之后，它才能夠被執(zhí)行。

所以當(dāng)使用ThreadPoolExecutor時(shí)，使用分治法會(huì)存在問題，因?yàn)門hreadPoolExecutor中的線程無法向任務(wù)隊(duì)列中再添加一個(gè)任務(wù)并在等待該任務(wù)完成之后再繼續(xù)執(zhí)行。而使用ForkJoinPool就能夠解決這個(gè)問題，它就能夠讓其中的線程創(chuàng)建新的任務(wù)，并掛起當(dāng)前的任務(wù)，此時(shí)線程就能夠從隊(duì)列中選擇子任務(wù)執(zhí)行。

那么使用ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool，性能上會(huì)有什么差異呢？

首先，使用ForkJoinPool能夠使用數(shù)量有限的線程來完成非常多的具有父子關(guān)系的任務(wù)，比如使用4個(gè)線程來完成超過200萬個(gè)任務(wù)。但是，使用ThreadPoolExecutor時(shí)，是不可能完成的，因?yàn)門hreadPoolExecutor中的Thread無法選擇優(yōu)先執(zhí)行子任務(wù)，需要完成200萬個(gè)具有父子關(guān)系的任務(wù)時(shí)，也需要200萬個(gè)線程，很顯然這是不可行的，也是很不合理的！！

工作竊取算法

假如我們需要做一個(gè)比較大的任務(wù)，我們可以把這個(gè)任務(wù)分割為若干互不依賴的子任務(wù)，為了減少線程間的競爭，于是把這些子任務(wù)分別放到不同的隊(duì)列里，并為每個(gè)隊(duì)列創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的線程來執(zhí)行隊(duì)列里的任務(wù)，線程和隊(duì)列一一對(duì)應(yīng)，比如A線程負(fù)責(zé)處理A隊(duì)列里的任務(wù)。但是有的線程會(huì)先把自己隊(duì)列里的任務(wù)干完，而其他線程對(duì)應(yīng)的隊(duì)列里還有任務(wù)等待處理。干完活的線程與其等著，不如去幫其他線程干活，于是它就去其他線程的隊(duì)列里竊取一個(gè)任務(wù)來執(zhí)行。而在這時(shí)它們會(huì)訪問同一個(gè)隊(duì)列，所以為了減少竊取任務(wù)線程和被竊取任務(wù)線程之間的競爭，通常會(huì)使用雙端隊(duì)列，被竊取任務(wù)線程永遠(yuǎn)從雙端隊(duì)列的頭部拿任務(wù)執(zhí)行，而竊取任務(wù)的線程永遠(yuǎn)從雙端隊(duì)列的尾部拿任務(wù)執(zhí)行。

工作竊取算法的優(yōu)點(diǎn)：充分利用線程進(jìn)行并行計(jì)算，并減少了線程間的競爭。

工作竊取算法的缺點(diǎn)：在某些情況下還是存在競爭，比如雙端隊(duì)列里只有一個(gè)任務(wù)時(shí)。并且該算法會(huì)消耗更多的系統(tǒng)資源，比如創(chuàng)建多個(gè)線程和多個(gè)雙端隊(duì)列。

Fork/Join框架局限性：

對(duì)于Fork/Join框架而言，當(dāng)一個(gè)任務(wù)正在等待它使用Join操作創(chuàng)建的子任務(wù)結(jié)束時(shí)，執(zhí)行這個(gè)任務(wù)的工作線程查找其他未被執(zhí)行的任務(wù)，并開始執(zhí)行這些未被執(zhí)行的任務(wù)，通過這種方式，線程充分利用它們的運(yùn)行時(shí)間來提高應(yīng)用程序的性能。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，F(xiàn)ork/Join框架執(zhí)行的任務(wù)有一些局限性。

（1）任務(wù)只能使用Fork和Join操作來進(jìn)行同步機(jī)制，如果使用了其他同步機(jī)制，則在同步操作時(shí)，工作線程就不能執(zhí)行其他任務(wù)了。比如，在Fork/Join框架中，使任務(wù)進(jìn)行了睡眠，那么，在睡眠期間內(nèi)，正在執(zhí)行這個(gè)任務(wù)的工作線程將不會(huì)執(zhí)行其他任務(wù)了。（2）在Fork/Join框架中，所拆分的任務(wù)不應(yīng)該去執(zhí)行IO操作，比如：讀寫數(shù)據(jù)文件。（3）任務(wù)不能拋出檢查異常，必須通過必要的代碼來出來這些異常。

ForkJoin框架的實(shí)現(xiàn)

ForkJoin框架中一些重要的類如下所示。

ForkJoinPool 框架中涉及的主要類如下所示。

1.ForkJoinPool類

實(shí)現(xiàn)了ForkJoin框架中的線程池，由類圖可以看出，F(xiàn)orkJoinPool類實(shí)現(xiàn)了線程池的Executor接口。

我們也可以從下圖中看出ForkJoinPool的類圖關(guān)系。

其中，可以使用Executors.newWorkStealPool()方法創(chuàng)建ForkJoinPool。

ForkJoinPool中提供了如下提交任務(wù)的方法。

public?void?execute(ForkJoinTask?task)
public?void?execute(Runnable?task)
public??T?invoke(ForkJoinTask?task)
public??List>?invokeAll(Collection>?tasks)?
public??ForkJoinTask?submit(ForkJoinTask?task)
public??ForkJoinTask?submit(Callable?task)
public??ForkJoinTask?submit(Runnable?task,?T?result)
public?ForkJoinTask?submit(Runnable?task)

2.ForkJoinWorkerThread類

實(shí)現(xiàn)ForkJoin框架中的線程。

3.ForkJoinTask 類

ForkJoinTask封裝了數(shù)據(jù)及其相應(yīng)的計(jì)算，并且支持細(xì)粒度的數(shù)據(jù)并行。ForkJoinTask比線程要輕量，F(xiàn)orkJoinPool中少量工作線程能夠運(yùn)行大量的ForkJoinTask。

ForkJoinTask類中主要包括兩個(gè)方法fork()和join()，分別實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分拆與合并。

fork()方法類似于Thread.start()，但是它并不立即執(zhí)行任務(wù)，而是將任務(wù)放入工作隊(duì)列中。跟Thread.join()方法不同，F(xiàn)orkJoinTask的join()方法并不簡單的阻塞線程，而是利用工作線程運(yùn)行其他任務(wù)，當(dāng)一個(gè)工作線程中調(diào)用join()，它將處理其他任務(wù)，直到注意到目標(biāo)子任務(wù)已經(jīng)完成。

我們可以使用下圖來表示這個(gè)過程。

ForkJoinTask有3個(gè)子類：

• RecursiveAction：無返回值的任務(wù)。

• RecursiveTask：有返回值的任務(wù)。

• CountedCompleter：完成任務(wù)后將觸發(fā)其他任務(wù)。

4.RecursiveTask 類

有返回結(jié)果的ForkJoinTask實(shí)現(xiàn)Callable。

5.RecursiveAction類

無返回結(jié)果的ForkJoinTask實(shí)現(xiàn)Runnable。

6.CountedCompleter 類

在任務(wù)完成執(zhí)行后會(huì)觸發(fā)執(zhí)行一個(gè)自定義的鉤子函數(shù)。

ForkJoin示例程序

package?io.binghe.concurrency.example.aqs;
?
import?lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import?java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import?java.util.concurrent.Future;
import?java.util.concurrent.RecursiveTask;
@Slf4j
public?class?ForkJoinTaskExample?extends?RecursiveTask<Integer>?{
????public?static?final?int?threshold?=?2;
????private?int?start;
????private?int?end;
????public?ForkJoinTaskExample(int?start,?int?end)?{
????????this.start?=?start;
????????this.end?=?end;
????}
????@Override
????protected?Integer?compute()?{
????????int?sum?=?0;
????????//如果任務(wù)足夠小就計(jì)算任務(wù)
????????boolean?canCompute?=?(end?-?start)?<=?threshold;
????????if?(canCompute)?{
????????????for?(int?i?=?start;?i?<=?end;?i++)?{
????????????????sum?+=?i;
????????????}
????????}?else?{
????????????//?如果任務(wù)大于閾值，就分裂成兩個(gè)子任務(wù)計(jì)算
????????????int?middle?=?(start?+?end)?/?2;
????????????ForkJoinTaskExample?leftTask?=?new?ForkJoinTaskExample(start,?middle);
????????????ForkJoinTaskExample?rightTask?=?new?ForkJoinTaskExample(middle?+?1,?end);
?
????????????//?執(zhí)行子任務(wù)
????????????leftTask.fork();
????????????rightTask.fork();
?
????????????//?等待任務(wù)執(zhí)行結(jié)束合并其結(jié)果
????????????int?leftResult?=?leftTask.join();
????????????int?rightResult?=?rightTask.join();
?
????????????//?合并子任務(wù)
????????????sum?=?leftResult?+?rightResult;
????????}
????????return?sum;
????}
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????ForkJoinPool?forkjoinPool?=?new?ForkJoinPool();
?
????????//生成一個(gè)計(jì)算任務(wù)，計(jì)算1+2+3+4
????????ForkJoinTaskExample?task?=?new?ForkJoinTaskExample(1,?100);
?
????????//執(zhí)行一個(gè)任務(wù)
????????Future?result?=?forkjoinPool.submit(task);
?
????????try?{
????????????log.info("result:{}",?result.get());
????????}?catch?(Exception?e)?{
????????????log.error("exception",?e);
????????}
????}
}

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