Fork/join介绍

Fork/join框架是java7提供的并行执行工作的框架,是把大工作宰割成若干小工作,最初汇总若干小工作的执行后果失去最终的后果。它的思维与MapReduce相似。Fork把一个大工作宰割成若干小工作,Join用于合并小工作的后果,最初失去大框架的后果。次要采取工作窃取算法。

工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其它队列窃取工作执行。

如果咱们须要做一个比拟大的工作，咱们能够把这个工作宰割为若干互不依赖的子工作，为了缩小线程间的竞争，于是把这些子工作别离放到不同的队列里，并为每个队列创立一个独自的线程来执行队列里的工作，线程和队列一一对应，比方A线程负责解决A队列里的工作。然而有的线程会先把本人队列里的工作干完，而其余线程对应的队列里还有工作期待解决。干完活的线程与其等着，不如去帮其余线程干活，于是它就去其余线程的队列里窃取一个工作来执行。而在这时它们会拜访同一个队列，所以为了缩小窃取工作线程和被窃取工作线程之间的竞争，通常会应用双端队列，被窃取工作线程永远从双端队列的头部拿工作执行，而窃取工作的线程永远从双端队列的尾部拿工作执行。

工作窃取算法的长处是充分利用线程进行并行计算，并缩小了线程间的竞争，其毛病是在某些状况下还是存在竞争，比方双端队列里只有一个工作时。并且耗费了更多的系统资源，比方创立多个线程和多个双端队列。

对于Fork/Join框架而言，当一个工作正在期待它应用Join操作创立的子工作完结时，执行这个工作的工作线程，寻找其余并未被执行的工作，并开始执行，通过这种形式，线程充分利用它们的运行工夫，来进步应用程序的性能。为了实现这个指标，Fork/Join框架执行的工作有一些局限性：

  • 工作只能应用Fork、Join操作来作为同步机制，如果应用了其余同步机制，那他们在同步操作时，工作线程则不能执行其余工作。如：在框架的操作中，使工作进入睡眠，那么在这个睡眠期间内，正在执行这个工作的工作线程，将不会执行其余工作
  • 所执行的工作，不应该执行IO操作，如读和写数据文件
  • 工作不能抛出查看型异样，必须通过必要的代码解决它们
外围是两个类：ForkJoinTask与ForkJoinPool。Pool次要负责实现，包含下面所介绍的工作窃取算法，管理工作线程和提供对于工作的状态以及它们的执行信息；Task次要提供在工作中，执行Fork与Join操作的机制。

Fork/join代码演示

package com.rumenz.task;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.ForkJoinTask;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ForkJoinExample extends RecursiveTask<Integer> {    public final static int threshold=2;    private int start;    private int end;    public ForkJoinExample(int start, int end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    @Override    protected Integer compute() {        int sum=0;        boolean b = (end - start) <= threshold;        if(b){            //工作足够小的时候，间接计算，不进行决裂计算            for (int i = start; i <=end ; i++) {                sum+=i;            }        }else{            int mid=(start+end)/2;            //持续决裂工作            ForkJoinExample task1=new ForkJoinExample(start,mid);            ForkJoinExample task2=new ForkJoinExample(mid+1,end);            // 执行子工作            task1.fork();            task2.fork();            // 期待工作执行完结合并其后果            Integer m = task1.join();            Integer n = task2.join();            sum=m+n;        }        return sum;    }    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {        //生成一个池        ForkJoinPool forkJoinPool=new ForkJoinPool();                ForkJoinTask task=new ForkJoinExample(1, 100000);        ForkJoinTask<Integer> submit = forkJoinPool.submit(task);        Integer sum = submit.get();        System.out.println("最初的后果是:"+sum);    }}
通过这个例子让咱们再来进一步理解ForkJoinTask，工作类继承RecursiveTask，ForkJoinTask与个别的工作的次要区别在于它须要实现compute()办法，在这个办法里，首先须要判断工作是否足够小，如果足够小就间接执行工作。如果不足够小，就必须宰割成两个子工作，每个子工作在调用fork()办法时，又会进入compute()办法，看看以后子工作是否须要持续宰割成孙工作，如果不须要持续宰割，则执行以后子工作并返回后果。应用join()办法会期待子工作执行完并失去其后果。

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