ForkJoin 分支合并框架

思想：分而治之（跟mapreduce的思想是一样），简言之，大事化小；

相关类架构：

 

分支合并池   类比=> 线程池

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相关类架构：

ForkJoinTask    类比=>   FutureTask

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 相关类架构：

递归任务：继承后可以实现递归(自己调自己)调用的任务

class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
final int n;
Fibonacci(int n) { this.n = n; }
Integer compute() {
if (n <= 1)
return n;
Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
f1.fork();
Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
return f2.compute() + f1.join();
}
}

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forkjoin  列子：

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

class MyTask extends RecursiveTask<Integer>{
    private static final Integer ADJUST_VALUE = 10;
    private int begin;
    private int end;
    private int result;

    public MyTask(int begin, int end) {
        this.begin = begin;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if((end - begin)<=ADJUST_VALUE){
           for(int i =begin;i <= end;i++){
                result = result + i;
           }
        }else{
            int middle = (begin + end)/2;
            MyTask task01 = new MyTask(begin,middle);
            MyTask task02 = new MyTask(middle+1,end);
            task01.fork();
            task02.fork();
            result =  task01.join() + task02.join();
        }


        return result;
    }
}


/**
 * 分支合并例子
 * ForkJoinPool
 * ForkJoinTask
 * RecursiveTask
 */
public class ForkJoinDemo {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        MyTask myTask = new MyTask(0,100);
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask = forkJoinPool.submit(myTask);

        System.out.println(forkJoinTask.get());

        forkJoinPool.shutdown();
    }
}
 

 

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Fork/Join框架局限性

对于Fork/Join框架而言，当一个任务正在等待它使用Join操作创建的子任务结束时，执行这个任务的工作线程查找其他未被执行的任务，并开始执行这些未被执行的任务，

通过这种方式，线程充分利用它们的运行时间来提高应用程序的性能。为了实现这个目标，Fork/Join框架执行的任务有一些局限性，如下所示。

• 任务只能使用Fork和Join操作来进行同步机制，如果使用了其他同步机制，则在同步操作时，工作线程就不能执行其他任务了。比如，在Fork/Join框架中，使任务进行了睡眠，那么，在睡眠期间内，正在执行这个任务的工作线程将不会执行其他任务了。

• 在Fork/Join框架中，所拆分的任务不应该去执行IO操作，比如：读写数据文件。

• 任务不能抛出检查异常，必须通过必要的代码来出来这些异常。

Fork/Join框架的核心类

Fork/Join框架的核心是两个类：ForkJoinPool和ForkJoinTask。ForkJoinPool负责实现工作窃取算法、管理工作线程、提供关于任务的状态以及执行信息。ForkJoinTask主要提供在任务中执行Fork和Join操作的机制。

代码示例

示例代码如下：

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;
        //如果任务足够小就计算任务
        boolean canCompute = (end - start) <= threshold;
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinTaskExample leftTask = new ForkJoinTaskExample(start, middle);
            ForkJoinTaskExample rightTask = new ForkJoinTaskExample(middle + 1, end);

            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();

            // 等待任务执行结束合并其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join();

            // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkjoinPool = new ForkJoinPool();

        //生成一个计算任务，计算1+2+3+4
        ForkJoinTaskExample task = new ForkJoinTaskExample(1, 100);

        //执行一个任务
        Future<Integer> result = forkjoinPool.submit(task);

        try {
            log.info("result:{}", result.get());
        } catch (Exception e) {
            log.error("exception", e);
        }
    }
}