并发编程之fork/join(分而治之)

1.什么是分而治之

分而治之就是将一个大任务层层拆分成一个个的小任务，直到不可拆分，拆分依据定义的阈值划分任务规模。

fork/join通过fork将大任务拆分成小任务，在将小任务的结果join汇总

2.fork/join标准范式

先上图

在使用fork/join做任务分配之前，首先得了解其中的几个类：

ForkJoinPool：充当fork/join框架里面的管理者，最原始的任务都要交给它才能处理。它负责控制整个fork/join有多少个workerThread，workerThread的创建，激活都是由它来掌控。它还负责workQueue队列的创建和分配，每当创建一个workerThread，它负责分配相应的workQueue。然后它把接到的活都交给workerThread去处理，它可以说是整个frok/join的容器。

ForkJoinWorkerThread：fork/join里面真正干活的"工人"，本质是一个线程。里面有一个ForkJoinPool.WorkQueue的队列存放着它要干的活，接活之前它要向ForkJoinPool注册(registerWorker)，拿到相应的workQueue。然后就从workQueue里面拿任务出来处理。它是依附于ForkJoinPool而存活，如果ForkJoinPool的销毁了,它也会跟着结束。

ForkJoinPool.WorkQueue: 双端队列就是它，它负责存储接收的任务。

ForkJoinTask：代表fork/join里面任务类型，我们一般用它的两个子类RecursiveTask、RecursiveAction。这两个区别在于RecursiveTask任务是有返回值，RecursiveAction没有返回值。任务的处理逻辑包括任务的切分都集中在compute()方法里面。

3.废话不多说，代码走起

fork/join在平时的使用过程中，一般分为同步调用和异步调用，下面是两种情况的实例：

    /**同步用法*/
 1  public class SumArray {
 2     private static class SumTask extends RecursiveTask<Integer>{
 3
 4         private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10;
 5         private int[] src; //表示我们要实际统计的数组
 6         private int fromIndex;//开始统计的下标
 7         private int toIndex;//统计到哪里结束的下标
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 9         public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) {
10             this.src = src;
11             this.fromIndex = fromIndex;
12             this.toIndex = toIndex;
13         }
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15         @Override
16         protected Integer compute() {
17             if(toIndex-fromIndex < THRESHOLD) {
18                 int count = 0;
19                 for(int i=fromIndex;i<=toIndex;i++) {
20                     //SleepTools.ms(1);
21                     count = count + src[i];
22                 }
23                 return count;
24             }else {
25                 //fromIndex....mid....toIndex
26                 //1...................70....100
27                 int mid = (fromIndex+toIndex)/2;
                   //将任务一分为二
28                 SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid);
29                 SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex);
30                 invokeAll(left,right);   //提交任务
31                 return left.join()+right.join();
32             }
33         }
34     }
35
36     public static void main(String[] args) {
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38         ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
39         int[] src = MakeArray.makeArray();
40
41         SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1);
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43         long start = System.currentTimeMillis();
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45         int a = pool.invoke(innerFind);//同步调用
46         System.out.println("Task is Running.....");
47         System.out.println("The count is "+innerFind.join()
48                 +" spend time:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms"+a);
49     }
50 }

/**
 *异步用法
 *
 *类说明：遍历指定目录（含子目录）找寻指定类型文件
 */
public class FindDirsFiles extends RecursiveAction{

    private File path;//当前任务需要搜寻的目录

    public FindDirsFiles(File path) {
        this.path = path;
    }

    public static void main(String [] args){
        try {
            // 用一个 ForkJoinPool 实例调度总任务
            ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
            FindDirsFiles task = new FindDirsFiles(new File("F:/"));

            pool.execute(task);//异步调用

            System.out.println("Task is Running......");
            Thread.sleep(1);
            int otherWork = 0;
            for(int i=0;i<100;i++){
                otherWork = otherWork+i;
            }
            System.out.println("Main Thread done sth......,otherWork="+otherWork);
            task.join();//阻塞的方法
            System.out.println("Task end");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    protected void compute() {

        List<FindDirsFiles> subTasks = new ArrayList<>();

        File[] files = path.listFiles();
        if(files!=null) {
            for(File file:files) {
                if(file.isDirectory()) {
                    subTasks.add(new FindDirsFiles(file));
                }else {
                    //遇到文件，检查
                    if(file.getAbsolutePath().endsWith("txt")) {
                        System.out.println("文件："+file.getAbsolutePath());
                    }
                }
            }
            if(!subTasks.isEmpty()) {
                for(FindDirsFiles subTask:invokeAll(subTasks)) {
                    subTask.join();//等待子任务执行完成
                }
            }
        }

    }
}

这段代码可以直接运行试试，跟上面的标准范式一样，在这里我是实现了RecursiveTask(有兴趣的可以自己改成RecursiveAction玩玩，但是RecursiveAction是没有返回值的，使用的时候需要注意)，当调用ForkJoinPool的invoke方法启动任务，会同步调用重写的compute方法，这个方法里面才是你要写的fork/join业务代码。

可以看到，我定义了一个阈值THRESHOLD，当任务小于这个阈值的时候，执行运算，否则继续切分任务，提交任务，循环调用，直到任务不可切分，将所有的运算结果整合。其实我在调用invokeAll方法时，并不会立刻返回结果，里面还是会去重复判断每一个任务是否小于阈值，当所有的任务都满足条件并执行完成，才会返回，其实就是递归调用。

总结：

fork/join的使用其实没什么难度，其基本思想是将大任务分割成小任务，最后将小任务聚合起来得到结果。fork是分解的意思, join是收集的意思. 它非常类似于HADOOP提供的MapReduce框架，只是MapReduce的任务可以针对集群内的所有计算节点，可以充分利用集群的能力完成计算任务。ForkJoin更加类似于单机版的MapReduce。