JUC(5) : ForkJoinPool | 线程的极致管理

╰半夏微凉° 2023-09-23 18:13 93阅读 0赞

![format_png][]

## 一、前言 ##

前文介绍了线程的异步编排工具类 CompletableFuture 的使用，使用它能够很好的完成线程任务的编排工作，但同时，我们也注意到，其使用的默认线程池是 ForkJoinPool.commonPool() 的方法。则这个线程池是共用的，而为了业务之间互不影响，比如 A 业务秒杀并发量大，占用了大多数的线程，那 B 业务再使用这个线程池的话，就无法很好的推进下去。

![format_png 1][]

观其源码也知在并行流时用到了 ForkJoinPool 的公共线程池。ForkJoinPool 是专门设计用于 Fork/Join 的线程池，什么是 Fork/Join 呢？这个 ForkJoinPool 这个线程池和我们学的 ThreadPoolExcutor 有啥区别呢？下图为ForkJoinPool 与我们熟知的线程池间的继承关系。下文，我们将解答这些疑惑，并学习相关概念并上手使用。

## 二、ForkJoinPool ##

### 2.1 概述 ###

首先，查看该类介绍，该类是 Doug Lea 在JDK1.7版本中添加的新的线程池。Fork为分叉，Join 为连接，而其设计的思想也确实是先分开处理后合并处理的工作原理。核心思想就是把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务的结果。

Fork：把一个复杂任务进行分拆，大事化小
    Join：把分拆任务的结果进行合并
    复制代码

这个思想就很像 Hadoop 中 MapReduce 的工作原理，都是先组装成各个 Map ，然后在 Reduce 中完成合并。 ForkJoinPool 也是使用了分而治之的算法，用相对较少的线程处理大量的任务，将大任务一拆为二，以此类推，每个子任务再分成两半，知道达到阈值(自己设定)然后组成 N 个具有父子层级关系的任务。这时候 ForkJoinPool 就会安排合理的工作线程，例如 8个线程，让它们不断得去干活，先把它们的最下层的小任务干完，接着再去干小任务的父任务，一层层直到任务结束。

![format_png 2][]

由此，可知既然它擅长干一些能拆分成父子任务的工作。所以例如快速排序、二叉查找等任务。最适合的是计算密集型的任务，比如是数据量很大的一个统计，如果是存在 IO交互，线程间同步，那就不太适合了。

### 2.2 累加案例 ###

同样是线程池，为什么还要加个 ForkJoinPool 呢？你与我们老牌线程池有什么区别？就考虑一个场景，如果要计算 1-10000000 的复杂任务计算，如果使用一个原有的线程池 ThreadPool ，它只能有一个线程上场，而线程池里的其他线程就在那干瞪眼，这时候，为了进一步解决此类场景的问题，ForkJoinPool 提出了，下面我们通过一个计算案例简单了解下其是如何使用的。

public class ForkJoinPoolDemo {
        public static void main(String[] args) {
            singleDeal(1,100000000L);
            System.out.println("==============");
            ForkJoinDeal(1,100000000L);
        }
    
        private static void singleDeal(int start,long end) {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            long sum=0;
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                // 累加
                sum +=i;
            }
            System.out.println(sum);
            System.out.println("单线程消耗的时间:"+(System.currentTimeMillis() - startTime));
        }
    
        private static void ForkJoinDeal(int start,long end) {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            //定义任务
            TaskExample taskExample = new TaskExample(start, end);
            //定义执行对象
            ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);
            //加入任务执行
            ForkJoinTask<Long> result = forkJoinPool.submit(taskExample);
            //输出结果
            try {
                System.out.println(result.get());
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace(
            );
            }finally {
                forkJoinPool.shutdown();
                System.out.println("ForkJoin 消耗的时间:"+(System.currentTimeMillis() - startTime));
            }
        }
    }
    复制代码

@Slf4j
    public class TaskExample extends RecursiveTask<Long> {
        private long start;
        private long end;
        private long sum;
        /**
         * 构造函数
         * @param start
         * @param end
         */
        public TaskExample(long start, long end){
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
        @Override
        protected Long compute() {
            // 大于 100 个数相加切分，小于直接加
            if(end -start <10000){
                for (long i = start; i <= end; i++) {
                    // 累加
                    sum +=i;
                }
            }else{
                // 切分为 2 块
                long middle = (start +end)/2;
                // 递归调用,切分为 2 个小任务
                TaskExample taskExample = new TaskExample(start, middle);
                TaskExample taskExample2 = new TaskExample(middle+1,end);
                // 执行：异步
                taskExample.fork();
                taskExample2.fork();
                // 同步阻塞获取执行结果
                sum = taskExample.join() + taskExample2.join();
            }
            return sum;
        }
    }
    复制代码

![format_png 3][]

观察上述代码，使用 4个线程，去计算任务，将一个大的计算任务拆分为 0—10000 、10000-20000依次类推，然后最终计算结果被依次合并，得到最终的结果。

也看到 ForkJoin 比使用单线程计算会慢很多，但如果改变任务的切分粒度，比如提到10w 一个计算任务，那效率就会提示一些，所以，ForkJoin 在面对一些复杂的计算型任务时可以考虑，一般情况下也用不上。

### 2.3 ThreadPool 与 ForkJoinPool ###

事实上，它更多的是原有线程池的一个补充，在特定的场景下，使用它会更合适。下面对两者进行一个简单对比：

*  应用场景：
    
     *  ThreadPool ：常用于线程并发，阻塞延时较长的任务，这张任务一般要求线程个数较多。
     *  ForkJoinPool：用于大任务可分解成小任务的情况下，一般是处理计算密集型任务。
 *  基本原理对比：
    
     *  ThreadPool：所有线程共用一个队列，然后这些线程排着队去干活，来一个任务，派一个线程去，避免了线程的创建和销毁的开销。
    
    ![format_png 4][]
    
     *  ForkJoinPool: 每个线程都是一个队列，可以用极少的线程干非常多的父子任务，然后将每个任务的结果合并进而得出最终结果。
    
    ![format_png 5][]

**工作窃取机制**：

ForkJoinPool 提供了一个有效利用线程池机制的方法，就是当一个任务执行完成后，就是自动从队列尾部获取新的任务去执行，这样在任务量很大的时候，CPU 多的计算机会表现出很好的性能。

![format_png 6][]

如图中的 A、B线程，分别从队列中读取任务，然后放入(push）进自己的队列中，同时也取出（pop）自己队列的任务进行消费，那为什么又放又取呢？不直接取最右边的任务？这主要是设计者为了CPU缓存的命中率，然后B 线程空闲时，可以偷取(poll) A 线程的未执行的任务。提高 线程工作效率。

**三个API 方法：**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法名</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>invoke(ForkJoinTask)</td> 
   <td>提交任务并一直阻塞直到任务执行完成返回合并结果</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>execute(ForkJoinTask)</td> 
   <td>异步执行任务，无返回值。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>submit(ForkJoinTask)</td> 
   <td>异步执行任务，返回task本身，可以通过task.get()方法获取合并之后的结果。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.4 ForkJoinTask ###

上面的计算案例中，我们创建出一个类，继承了 RecursiveTask ，然后交给 ForkJoinPool 提交任务。因为，ForkJoinPool 只会处理 ForkJoinTask 的任务。而我们用的 RecursiveTask 是其重要的实现类

![format_png 7][]

我们要使用 Fork/Join 框架，首先需要创建一个 ForkJoin 任务。该类提供了在任务中执行 fork 和 join 的机制。通常情况下我们不需要直接集成 ForkJoinTask 类，只需要继承它的子类，Fork/Join 框架提供了几个子类：

*  RecursiveAction：用于没有返回结果的任务
 *  RecursiveTask : 用于有返回结果的任务
 *  CountedCompleter : 无返回结果，完成任务后可以触发回调

![format_png 8][]

FrokJoinTask 提供了两个重要的方法：

*  fork：让 task 异步执行
 *  join：让 task 同步执行，可以获取返回值

ForkJoinPool 由 ForkJoinTask 数组和 ForkJoinWorkerThread 数组组成，ForkJoinTask 数组负责将存放以及将程序提交给 ForkJoinPool，而 ForkJoinWorkerThread 负责执行这些任务。

## 三、小结 ##

对于 ForkJoinPool 相关的知识点需要记住以下几点：

*  CompletableFuture 在使用并行流计算的时候会调用 ForkJoinPool 的commonPool 方法，但这个方法可能会被很多任务共同使用，所以要谨慎使用，使用自己创建的线程池。
 *  ForkJoinPool 是针对计算密集型的任务比较适合，如果数据量不大，没有使用 ForkJoinPool的必要，单线程也许更快。
 *  ForkJoinPool 的执行效率与任务分片的粒度和线程数和数据量都有关联，需要仔细评估使用

分类：

[后端][Link 1]

标签：

[后端][Link 2][Java][][面试][Link 3]

[format_png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ff82626b571d785c202db6af1aae45f1.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d889bf2df67bcbc8cc343d2f2f27b949.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/025a91de8c77ab0e93cbf7f9e1cb1d82.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6a6bd477e42c2d661cc69267d268fc70.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7f22f33f08e2a417d548bdce64b42770.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c7bb82bb60d32f5cf94a72115ca6c69f.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2874490da6c189ca5633d328ac5bd5c1.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/532fa61680729b044ea93d2615c31c67.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1c5b1c287e2eac2298ad0901a56da99e.webp?x-oss-process=image/format,png
[Link 1]: https://juejin.cn/backend
[Link 2]: https://juejin.cn/tag/%E5%90%8E%E7%AB%AF
[Java]: https://juejin.cn/tag/Java
[Link 3]: https://juejin.cn/tag/%E9%9D%A2%E8%AF%95