JUC-ForkJoin

1, ForkJoin 简介

ForkJoin是由JDK1.7之后提供的多线程并发处理框架。ForkJoin框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之？分而治之就是将一个复杂的计算，按照设定的阈值分解成多个计算，然后将各个计算结果进行汇总。相应的，ForkJoin将复杂的计算当做一个任务，而分解的多个计算则是当做一个个子任务来并行执行。

2，工作窃取

  假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应，比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取算法的优点：

充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争。

工作窃取算法的缺点：

在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且该算法会消耗更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

3，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。

（1）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。
（2）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。
（3）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。

4，ForkJoin 相关类

ForkJoin框架中一些重要的类如下所示

1，ForkJoinPool

ForkJoin 框架中的线程池，可以通过 ForkJoinPool.commonPool() 或者 new ForkJoinPool() 获取。

2，ForkJoinWorkerThread

实现 ForkJoin 框架中的线程

3，ForkJoinTask

ForkJoinTask封装了数据及其相应的计算，并且支持细粒度的数据并行。ForkJoinTask比线程要轻量，ForkJoinPool中少量工作线程能够运行大量的ForkJoinTask。

ForkJoinTask类中主要包括两个方法fork()和join()，分别实现任务的分拆与合并。

fork()方法类似于Thread.start()，但是它并不立即执行任务，而是将任务放入工作队列中。跟Thread.join()方法不同，ForkJoinTask的join()方法并不简单的阻塞线程，而是利用工作线程运行其他任务，当一个工作线程中调用join()，它将处理其他任务，直到注意到目标子任务已经完成。

ForkJoinTask 三个子类：

1. RecursiveTask 类

有返回结果的ForkJoinTask实现Callable。

2. RecursiveAction类

无返回结果的ForkJoinTask实现Runnable。

3. CountedCompleter 类

在任务完成执行后会触发执行一个自定义的钩子函数。

5，ForkJoin demo

package com.demo.base.thread.forkjoin;
 
import java.util.concurrent.*;
 
/**
 * @author gx
 * 有返回值的 forkjoin
 * 实现数据的累加
 * */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Integer> {
 
    private Integer startValue;
    private Integer endValue;
 
    public ForkJoinDemo(Integer startValue, Integer endValue){
        this.startValue = startValue;
        this.endValue = endValue;
    }
 
    public static Integer getResult(Integer result , Integer num){
        result += num;
        return result;
    }
 
    //设置阈值
    private static final Integer max = 200;
 
    @Override
    protected Integer compute() {
        if(endValue - startValue < max){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "   开始计算：startValue = " + startValue + " ; endValue = " + endValue );
 
            Integer total = 0;
            for(int i = this.startValue; i  <= this.endValue; i++){
                total = getResult(total, i);
            }
            return total;
        }
 
        /**
         * 拆分任务
         * */
        ForkJoinDemo subTask = new ForkJoinDemo(startValue, (startValue + endValue) / 2);
        subTask.fork();
 
        ForkJoinDemo subTask1 = new ForkJoinDemo((startValue + endValue) / 2 + 1, endValue);
        subTask1.fork();
 
        return subTask.join() + subTask1.join();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        long l = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinDemo forkJoin = new ForkJoinDemo(1, 10000);
 
        //ForkJoinPool 默认的线程池
        //ForkJoinTask<Integer> future = ForkJoinPool.commonPool().submit(forkJoin);
 
        //自定义 forkJoinPool
        ForkJoinTask<Integer> future = new ForkJoinPool().submit(forkJoin);
 
        try {
            Integer result = future.get();
            System.out.println(result);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long l1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(l1 - l);
    }
 
}