ForkJoinPool 分支/合并框架

ForkJoinPool 分支/合并框架

一、Fork/Join框架简介

　　Fork/Join 框架就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行join 汇总。

　　如下图所示：

二、Fork/Join 框架与线程池的区别

　　采用“工作窃取”模式（work-stealing）：
　　当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

　　相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。

三、示例代码

　　对0L,到50000000000L进行求和

package me.concurrent.fjp;

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.stream.LongStream;

import org.junit.Test;

public class TestForkJoinPool {

    public static void main(String[] args) {
    Instant start = Instant.now();

    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

    ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 50000000000L);

    Long sum = pool.invoke(task);

    System.out.println(sum);

    Instant end = Instant.now();

    System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// 166-1996-10590
    }

    @Test
    public void test1() {
    Instant start = Instant.now();

    long sum = 0L;

    for (long i = 0L; i <= 50000000000L; i++) {
        sum += i;
    }

    System.out.println(sum);

    Instant end = Instant.now();

    System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// 35-3142-15704
    }

    // java8 新特性
    @Test
    public void test2() {
    Instant start = Instant.now();

    Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L).parallel().reduce(0L, Long::sum);

    System.out.println(sum);

    Instant end = Instant.now();

    System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// 1536-8118
    }

}

class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {

    private static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;

    private long start;
    private long end;

    private static final long THURSHOLD = 10000L; // 临界值

    public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
    this.start = start;
    this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
    long length = end - start;

    if (length <= THURSHOLD) {
        long sum = 0L;

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

        return sum;
    } else {
        long middle = (start + end) / 2;

        ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
        left.fork(); // 进行拆分，同时压入线程队列

        ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end);
        right.fork(); //

        return left.join() + right.join();
    }
    }

}

　　main方法运行结果

　　-4378596987249509888
　　耗费时间为：36950（毫秒）

　　CPU利用率几乎100%！！！

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