多线程(五) Fork/Join框架介绍及实例讲解

红太狼 2020-12-04 18:19 873阅读 0赞

什么是Fork/Join框架

Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个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结果的框架。

我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架,Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+。。+10000,可以分割成10个子任务,每个子任务分别对1000个数进行求和,最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程图如下:

Center

工作窃取算法

工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。工作窃取的运行流程图如下:

Center 1

那么为什么需要使用工作窃取算法呢?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是充分利用线程进行并行计算,并减少了线程间的竞争,其缺点是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。并且消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。

ForkJoinPool

Java提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合成总的计算结果。

ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,因此是一种特殊的线程池。ForkJoinPool提供了如下两个常用的构造器。

  • public ForkJoinPool(int parallelism):创建一个包含parallelism个并行线程的ForkJoinPool
  • public ForkJoinPool() :以Runtime.getRuntime().availableProcessors()的返回值作为parallelism来创建ForkJoinPool

创建ForkJoinPool实例后,可以钓鱼ForkJoinPool的submit(ForkJoinTask task)或者invoke(ForkJoinTask task)来执行指定任务。其中ForkJoinTask代表一个可以并行、合并的任务。ForkJoinTask是一个抽象类,它有两个抽象子类:RecursiveAction和RecursiveTask。

  • RecursiveTask代表有返回值的任务
  • RecursiveAction代表没有返回值的任务。

RecursiveAction

下面以一个没有返回值的大任务为例,介绍一下RecursiveAction的用法。

大任务是:打印0-100的数值。

小任务是:每次只能打印20个数值。

代码执行

  1. package cn.itcast.lishehe;
  2. import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
  3. import java.util.concurrent.RecursiveAction;
  4. import java.util.concurrent.TimeUnit;
  5. /**
  6. * * @author lishehe-2015年6月19日 *RecursiveAction代表没有返回值的任务。
  7. */
  8. class PrintTask extends RecursiveAction {
  9. // 每个"小任务"最多只打印20个数
  10. private static final int MAX = 20;
  11. private int start;
  12. private int end;
  13. PrintTask(int start, int end) {
  14. this.start = start;
  15. this.end = end;
  16. }
  17. @Override
  18. protected void compute() {
  19. // 当end-start的值小于MAX时候,开始打印
  20. if ((end - start) < MAX) {
  21. for (int i = start; i < end; i++) {
  22. System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的i值:" + i);
  23. }
  24. } else {
  25. // 将大任务分解成两个小任务
  26. int middle = (start + end) / 2;
  27. PrintTask left = new PrintTask(start, middle);
  28. PrintTask right = new PrintTask(middle, end);
  29. // 并行执行两个小任务
  30. left.fork();
  31. right.fork();
  32. }
  33. }
  34. }
  35. public class ForkJoinPoolTest {
  36. /**
  37. * @param args * @throws Exception
  38. */
  39. public static void main(String[] args) throws Exception {
  40. // 创建包含Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回值作为个数的并行线程的ForkJoinPool
  41. ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
  42. // 提交可分解的PrintTask任务
  43. forkJoinPool.submit(new PrintTask(0, 1000));
  44. forkJoinPool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);
  45. //阻塞当前线程直到 ForkJoinPool 中所有的任务都执行结束
  46. // 关闭线程池
  47. forkJoinPool.shutdown();
  48. }
  49. }

运行结果

``

从上面结果来看,ForkJoinPool启动了四个线程来执行这个打印任务,我的计算机的CPU是四核的。大家还可以看到程序虽然打印了0-999这一千个数字,但是并不是连续打印的,这是因为程序将这个打印任务进行了分解,分解后的任务会并行执行,所以不会按顺序打印。

RecursiveTask

下面以一个有返回值的大任务为例,介绍一下RecursiveTask的用法。

大任务是:计算随机的1000个数字的和。

小任务是:每次只能70个数值的和。

  1. package cn.itcast.lishehe;
  2. import java.util.Random;
  3. import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
  4. import java.util.concurrent.Future;
  5. import java.util.concurrent.RecursiveTask;
  6. /**
  7. * * @author 李社河-2015年6月19日 *RecursiveTask代表没有返回值的任务。
  8. */
  9. class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
  10. // 每个"小任务"最多只打印70个数
  11. private static final int MAX = 70;
  12. private int arr[];
  13. private int start;
  14. private int end;
  15. SumTask(int arr[], int start, int end) {
  16. this.arr = arr;
  17. this.start = start;
  18. this.end = end;
  19. }
  20. @Override
  21. protected Integer compute() {
  22. int sum = 0;
  23. // 当end-start的值小于MAX时候,开始打印
  24. if ((end - start) < MAX) {
  25. for (int i = start; i < end; i++) {
  26. sum += arr[i];
  27. }
  28. return sum;
  29. } else {
  30. System.err.println("=====任务分解======");
  31. // 将大任务分解成两个小任务
  32. int middle = (start + end) / 2;
  33. SumTask left = new SumTask(arr, start, middle);
  34. SumTask right = new SumTask(arr, middle, end);
  35. // 并行执行两个小任务
  36. left.fork();
  37. right.fork();
  38. // 把两个小任务累加的结果合并起来
  39. return left.join() + right.join();
  40. }
  41. }
  42. }
  43. public class ForkJoinPoolTest2 {
  44. /**
  45. * @param args * @throws Exception
  46. */
  47. public static void main(String[] args) throws Exception {
  48. int arr[] = new int[1000];
  49. Random random = new Random();
  50. int total = 0;
  51. // 初始化100个数字元素
  52. for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
  53. int temp = random.nextInt(100);
  54. // 对数组元素赋值,并将数组元素的值添加到total总和中
  55. total += (arr[i] = temp);
  56. }
  57. System.out.println("初始化时的总和=" + total);
  58. // 创建包含Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回值作为个数的并行线程的ForkJoinPool
  59. ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
  60. // 提交可分解的PrintTask任务
  61. Future<Integer> future = forkJoinPool.submit(new SumTask(arr, 0, arr.length));
  62. System.out.println("计算出来的总和=" + future.get());
  63. // 关闭线程池
  64. forkJoinPool.shutdown();
  65. }
  66. }

Center 2

从上面结果来看,ForkJoinPool将任务分解了15次,程序通过SumTask计算出来的结果,和初始化数组时统计出来的总和是相等的,这表明计算结果一切正常。

总结

第一步分割任务

首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务,有可能子任务还是很大,所以还需要不停的分割,直到分割出的子任务足够小。

第二步执行任务并合并结果。

  1. 分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里,启动一个线程从队列里拿数据,然后合并这些数据。

能够轻松的利用多个 CPU 提供的计算资源来协作完成一个复杂的计算任务,提高运行效率!

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