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一、Fork/Join框架

Java提供Fork/Join框架用于并行执行工作，外围的思维就是将一个大工作切分成多个小工作，而后汇总每个小工作的执行后果失去这个大工作的最终后果。

这种机制策略在分布式数据库中十分常见，数据分布在不同的数据库的正本中，在执行查问时，每个服务都要跑查问工作，最初在一个服务上做数据合并，或者提供一个两头引擎层，用来汇总数据：

外围流程：切分工作，模块工作异步执行，单任务后果合并；在编程外面，通用的代码不多，然而通用的思维却随处可见。

二、外围API和办法

1、编码案例

基于1+2..+100的计算案例演示Fork/Join框架根底用法。

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.ForkJoinTask;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ForkJoin01 {    public static void main (String[] args) {        int[] numArr = new int[100];        for (int i = 0; i < 100; i++) {            numArr[i] = i + 1;        }        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();        ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask =                pool.submit(new SumTask(numArr, 0, numArr.length));        System.out.println("合并计算结果: " + forkJoinTask.invoke());        pool.shutdown();    }}/** * 线程工作 */class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {    /*     * 切分工作块的阈值     * 如果THRESHOLD=100     * 输入：main【求和：(0...100)=5050】 合并计算结果: 5050     */    private static final int THRESHOLD = 100;    private int arr[];    private int start;    private int over;    public SumTask(int[] arr, int start, int over) {        this.arr = arr;        this.start = start;        this.over = over;    }    // 求和计算    private Integer sumCalculate () {        Integer sum = 0;        for (int i = start; i < over; i++) {            sum += arr[i];        }        String task = "【求和：(" + start + "..." + over + ")=" + sum +"】";        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + task);        return sum ;    }    @Override    protected Integer compute() {        if ((over - start) <= THRESHOLD) {            return sumCalculate();        }else {            int middle = (start + over) / 2;            SumTask left = new SumTask(arr, start, middle);            SumTask right = new SumTask(arr, middle, over);            left.fork();            right.fork();            return left.join() + right.join();        }    }}

2、外围API阐明

ForkJoinPool：线程池最大的特点就是分叉(fork)合并(join)模式，将一个大工作拆分成多个小工作，并行执行，再联合工作窃取算法进步整体的执行效率，充分利用CPU资源。

ForkJoinTask：运行在ForkJoinPool的一个工作形象,能够了解为类线程然而比线程轻量的实体,在ForkJoinPool中运行的大量ForkJoinWorkerThread能够持有大量的ForkJoinTask和它的子工作，同时也是一个轻量的Future,应用时应防止较长阻塞或IO。

继承子类：

• RecursiveAction：递归无返回值的ForkJoinTask子类；
• RecursiveTask：递归有返回值的ForkJoinTask子类；

外围办法：

• fork()：在以后线程运行的线程池中创立一个子工作；
• join()：模块子工作实现的时候返回工作后果；
• invoke()：执行工作，也能够实时期待最终执行后果；

3、外围策略阐明

工作拆分

ForkJoinPool基于分治算法，将大工作一直拆分上来，每个子工作再拆分一半，直到达到最阈值设定的工作粒度为止，并且把工作放到不同的队列外面，而后从最底层的工作开始执行计算，并且往上一层合并后果，这样用绝对少的线程解决大量的工作。

工作窃取算法

大工作被宰割为独立的子工作，并且子工作别离放到不同的队列里，并为每个队列创立一个线程来执行队列里的工作，假如线程A优先把调配到本人队列里的工作执行结束，此时如果线程E对应的队列里还有工作期待执行，闲暇的线程A会窃取线程E队列里工作执行，并且为了缩小窃取工作时线程A和被窃取工作线程E之间的产生竞争，窃取工作的线程A会从队列的尾部获取工作执行，被窃取工作线程E会从队列的头部获取工作执行。

工作窃取算法的长处：线程间的竞争很少，充分利用线程进行并行计算，然而在工作队列里只有一个工作时，也可能会存在竞争状况。

三、利用案例剖析

在后端系统的业务开发中，可用做权限校验，批量定时工作状态刷新等各种性能场景：

如上图，假如数据的主键id分段如下，数据场景可能是数据源的连贯信息，或者产品有效期相似业务，都能够基于线程池工作解决：

权限校验

基于数据源的连贯信息，判断数据源是否可用，例如：判断连贯是否可用，用户是否有库表的读写权限，在数据源多的状况下，基于线程池疾速校验。

状态刷新

在定时工作中，常常见到状态类的刷新操作，例如判断产品是否在有效期范畴内，在有效期范畴之外，把数据置为生效状态，都能够利用线程池疾速解决。

四、源代码地址

GitHub·地址https://github.com/cicadasmile/java-base-parentGitEE·地址https://gitee.com/cicadasmile/java-base-parent

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