Fork/Join是什么？

Fork意思是分叉，Join為合并。Fork/Join是一個(gè)將任務(wù)分割并行運(yùn)行，然后將最終結(jié)果合并成為大任務(wù)的結(jié)果的框架，父任務(wù)可以分割成若干個(gè)子任務(wù)，子任務(wù)可以繼續(xù)分割，提供我們一種方便的并行任務(wù)功能，滿足實(shí)際場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，思想類似于MapReduce。任務(wù)的分割必須保證子任務(wù)獨(dú)立，不會(huì)相互依賴結(jié)果。

從哪里開始？

Fork/Join框架主要有如下接口和類：

• ForkJoinPool：一個(gè)線程池，用于執(zhí)行調(diào)度分割的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了ExecutorService接口。提供三種執(zhí)行任務(wù)的方式：

1、execute：最原生的執(zhí)行方式，以異步執(zhí)行，并且無返回結(jié)果。

2、submit：異步執(zhí)行，有返回結(jié)果，返回結(jié)果是封裝后的Future對(duì)象。

3、invoke和invokeAll：異步執(zhí)行，有返回結(jié)果，會(huì)等待所有任務(wù)執(zhí)行執(zhí)行完成，返回的結(jié)果為無封裝的泛型T。

• ForkJoinTask：抽象的分割任務(wù)，提供以分叉的方式執(zhí)行，以及合并執(zhí)行結(jié)果。
• RecursiveAction：異步任務(wù)，無返回結(jié)果。通常自定義的任務(wù)要繼承，并重寫compute方法，任務(wù)執(zhí)行的就是compute方法。
• RecursiveTask：異步任務(wù)，有返回結(jié)果。通常自定義的任務(wù)要繼承，并重寫compute方法，任務(wù)執(zhí)行的就是compute方法。

核心類圖

從核心類圖看出，要想開始一個(gè)分割的并行任務(wù)，可以創(chuàng)建一個(gè)ForkJoinPool線程池，同時(shí)創(chuàng)建無返回結(jié)果的任務(wù)RecursiveAction或有返回結(jié)果的任務(wù)RecursiveTask，最后調(diào)用線程池ForkJoinPool的execute或submit或invoke方法執(zhí)行任務(wù)，完成后合并結(jié)果。

實(shí)例

我們以一個(gè)有返回結(jié)果的并行任務(wù)實(shí)例進(jìn)行測(cè)試。計(jì)算從起始值到結(jié)束值得連續(xù)數(shù)的累加結(jié)果，利用Fork/Join框架。并對(duì)比普通計(jì)算和并行計(jì)算的耗時(shí)差異。

package com.misout.forkjoin;

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**

 * 計(jì)算從起始值到結(jié)束值得連續(xù)數(shù)的累加結(jié)果，利用Fork/Join框架

 * @author Misout

 * @date 2018-01-13 16:06:44

 */

public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {

    private static final long serialVersionUID = 4828818665955149519L;

    /** 每個(gè)任務(wù)最多允許計(jì)算的數(shù)字個(gè)數(shù)閾值，超過這個(gè)閾值，任務(wù)進(jìn)行拆分 */

    private static final long THRESHOLD = 1000L;

    /** 起始值 */

    private Long startNumber;

    /** 結(jié)束值 */

    private Long endNumber;

    public SumTask(Long startNumber, Long endNumber) {

        this.startNumber = startNumber;

        this.endNumber = endNumber;

    }

    /**

     * 累加數(shù)的個(gè)數(shù)超過閾值1000個(gè)，拆分成2個(gè)子任務(wù)執(zhí)行。子任務(wù)繼續(xù)作拆分。計(jì)算完，合并結(jié)果。

     */

    @Override

    protected Long compute() {

        if(startNumber > endNumber) {

            System.out.println("start number should be smaller than end number");

            return 0L;

        }

        if(endNumber - startNumber < THRESHOLD) {

            return this.getCount(startNumber, endNumber);

        } else {

            Long mid = (startNumber + endNumber) / 2;

            RecursiveTask<Long> subTask1 = new SumTask(startNumber, mid);

            RecursiveTask<Long> subTask2 = new SumTask(mid + 1, endNumber);

            subTask1.fork();

            subTask2.fork();

            return subTask1.join() + subTask2.join();

        }

    }

    /**

     * 普通累加執(zhí)行方法

     * @param start 起始數(shù)

     * @param end 結(jié)束數(shù)

     * @return 累加和

     */

    protected Long getCount(Long start, Long end) {

        Long sum = 0L;

        for(long i = start; i <= end; i++) {

            sum += i;

        }

        return sum;

    }

    public static void main(String[] args) {

        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        Long start = 5L;

        Long end = 3463434L;

        SumTask task = new SumTask(start, end);

        Long startTime = System.currentTimeMillis();

        Long sum = forkJoinPool.invoke(task);

        Long endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("fork/join : sum = " + sum + ", cost time = " + (endTime - startTime) + "ms");

        startTime = System.currentTimeMillis();

        Long sum2 = task.getCount(start, end);

        endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("normal : sum = " + sum2 + ", cost time = " + (endTime - startTime) + "ms");

    }

}

說明：SumTask繼承RecursiveTask，并實(shí)現(xiàn)了compute方法。在compute方法中會(huì)進(jìn)行任務(wù)分割，并繼續(xù)生成子任務(wù)，子任務(wù)仍然以分割的方式運(yùn)行。

運(yùn)行結(jié)果對(duì)比：

fork/join : sum = 5997689267885, cost time = 290ms

normal : sum = 5997689267885, cost time = 41ms

注意事項(xiàng)：任務(wù)拆分的深度最好不要太多，否則很容易因創(chuàng)建的線程過多影響系統(tǒng)性能。

work-stealing規(guī)則

在Java的API說明中提到，F(xiàn)orkJoinPool線程池與ThreadPoolExecutor線程池不同的地方在于，F(xiàn)orkJoinPool善于利用竊取工作執(zhí)行加快任務(wù)的總體執(zhí)行速度。實(shí)際上，在ForkJoinPool線程池中，若一個(gè)工作線程的任務(wù)隊(duì)列為空沒有任務(wù)執(zhí)行時(shí)，便從其他工作線程中獲取任務(wù)主動(dòng)執(zhí)行。為了實(shí)現(xiàn)工作竊取，在工作線程中維護(hù)了雙端隊(duì)列，竊取任務(wù)線程從隊(duì)尾獲取任務(wù)，被竊取任務(wù)線程從隊(duì)頭獲取任務(wù)。這種機(jī)制充分利用線程進(jìn)行并行計(jì)算，減少了線程競(jìng)爭(zhēng)。但是當(dāng)隊(duì)列中只存在一個(gè)任務(wù)了時(shí)，兩個(gè)線程去取反而會(huì)造成資源浪費(fèi)。