這篇文章主要介紹了Java ForkJoin框架的原理及用法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

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ForkJoin分析

一、ForkJoin

ForkJoin是由JDK1.7后提供多線并發(fā)處理框架。ForkJoin的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復(fù)雜的計算，按照設(shè)定的閾值進(jìn)行分解成多個計算，然后將各個計算結(jié)果進(jìn)行匯總。相應(yīng)的ForkJoin將復(fù)雜的計算當(dāng)做一個任務(wù)。而分解的多個計算則是當(dāng)做一個子任務(wù)。

二、ForkJoin的使用

下面我們以計算一個長度為一個億的隨機(jī)數(shù)整數(shù)數(shù)組為例來展示一下ForkJoin的使用：

1.創(chuàng)建Task

​ 使用ForkJoin框架，需要創(chuàng)建一個ForkJoin的任務(wù)，而ForkJoinTask是一個抽象類，我們不需要去繼承ForkJoinTask進(jìn)行使用。因?yàn)镕orkJoin框架為我們提供了RecursiveAction和RecursiveTask（子任務(wù)有返回值）。我們只需要繼承ForkJoin為我們提供的抽象類的其中一個并且實(shí)現(xiàn)compute方法。

private static class SumTask extends RecursiveTask{

  //設(shè)定計算長度的閾值為總長度的十分之一也就是一千萬
  private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10;
  private int[] src; //表示我們要實(shí)際統(tǒng)計的數(shù)組
  private int fromIndex;//開始統(tǒng)計的下標(biāo)
  private int toIndex;//統(tǒng)計到哪里結(jié)束的下標(biāo)

  public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) {
    this.src = src;
    this.fromIndex = fromIndex;
    this.toIndex = toIndex;
  }

  @Override
  protected Integer compute() {
    //計算長度如果小于設(shè)定長度就不需要分解任務(wù)
    if(toIndex-fromIndex < THRESHOLD) {
      int count = 0;
      for(int i=fromIndex;i<=toIndex;i++) {
        count = count + src[i];
      }
      return count;
    }else {
      int mid = (fromIndex+toIndex)/2;
      SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid);
      SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex);
      //將任務(wù)進(jìn)行拆分
      invokeAll(left,right);
      //連接返回結(jié)果
      return left.join()+right.join();
    }
  }
}

2.使用ForkJoinPool進(jìn)行執(zhí)行

​ task要通過ForkJoinPool來執(zhí)行，分割的子任務(wù)也會添加到當(dāng)前工作線程的雙端隊(duì)列中，進(jìn)入隊(duì)列的頭部。當(dāng)一個工作線程中沒有任務(wù)時，會從其他工作線程的隊(duì)列尾部獲取一個任務(wù)(工作竊取)。

public static void main(String[] args) {
  ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
  int[] src = MakeArray.makeArray();
  SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1);
  long start = System.currentTimeMillis();
  pool.invoke(innerFind);//同步調(diào)用
}

三、ForkJoin注意點(diǎn)

• 使用ForkJoin將相同的計算任務(wù)通過多線程的進(jìn)行執(zhí)行。從而能提高數(shù)據(jù)的計算速度。在google的中的大數(shù)據(jù)處理框架mapreduce就通過類似ForkJoin的思想。通過多線程提高大數(shù)據(jù)的處理。但是我們需要注意：
• 使用這種多線程帶來的數(shù)據(jù)共享問題，在處理結(jié)果的合并的時候如果涉及到數(shù)據(jù)共享的問題，我們盡可能使用JDK為我們提供的并發(fā)容器。
  
• ForkJoin也是通過多線程的方式進(jìn)行處理任務(wù)。那么我們不得不考慮是否應(yīng)該使用ForkJoin。因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量不是特別大的時候，我們沒有必要使用ForkJoin。因?yàn)槎嗑€程會涉及到上下文的切換。所以數(shù)據(jù)量不大的時候使用串行比使用多線程快。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)。