线程池 一 ForkJoinPool
java.util.concurrent
public class ForkJoinPool extends AbstractExecutorService
public abstract class ForkJoinTask<V> implements Future<V>, Serializable
public class ForkJoinWorkerThread extends Thread
Fork/Join
Fork/Join技术是分治算法(Divide-and-Conquer)的并行实现,它是一项可以获得良好的并行性能的简单且高效的设计技术。
ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,
把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行;当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可。
JDK用来执行Fork/Join任务的工作线程池默认大小等于CPU核心数。在一个4核CPU上,最多可以同时执行4个子任务。
目的是为了帮助我们更好地利用多处理器带来的好处,使用所有可用的运算能力来提升应用的性能。
1. Fork/Join框架主要由ForkJoinPool、ForkJoinWorkerThread和ForkJoinTask来实现
2. ForkJoinPool中只可以运行ForkJoinTask类型的任务
(在实际使用中,也可以接收Runnable/Callable任务,但在真正运行时,也会把这些任务封装成ForkJoinTask类型的任务)
3. ForkJoinTask表示一个任务,
ForkJoinTask的子类中有RecursiveAction和RecursiveTask
RecursiveAction无返回结果,RecursiveTask有返回结果
工作中,一般重写RecursiveAction或RecursiveTask的compute(),完成计算或者可以进行任务拆分。
4. 调用ForkJoinTask的fork()的方法,可以让其他空闲的线程执行这个ForkJoinTask
调用ForkJoinTask的join()的方法,将多个小任务的结果进行汇总。
5. ForkJoinWorkerThread是运行ForkJoinTask任务的工作线程
work-stealing(工作窃取)算法
ForkJoinPool
中,线程池中每个工作线程(ForkJoinWorkerThread)都对应一个任务队列(WorkQueue),
工作线程优先处理来自自身队列的任务(LIFO),然后以FIFO的顺序随机窃取其他队列中的任务。
ForkJoinPool
ForkJoinPool
并行的实现了分治算法(Divide-and-Conquer):把任务递归的拆分为各个子任务,这样可以更好的利用系统资源
ForkJoinPool
中的任务分为两种:
- 一种是本地提交的任务(Submission task,如 execute、submit 提交的任务)
- 另外一种是 fork 出的子任务(Worker task)
提交任务
外部任务(external/submissions task)提交三种方式:
execute()是直接向池提交一个任务来异步执行,无返回结果;
invoke()会一直阻塞到任务执行完成返回计算结果
submit()也是异步执行,但是会返回提交的任务,在适当的时候可通过task.get()获取执行结果,实现同步到主线程
子任务(Worker task)提交:
由任务的fork()方法完成。
任务被分割(fork)之后调用了ForkJoinPool.WorkQueue.push()方法直接把任务放到队列中等待被执行。
public static void invokeAll(ForkJoinTask<?> t1, ForkJoinTask<?> t2) {
int s1, s2;
t2.fork();
if (((s1 = t1.doInvoke()) & ABNORMAL) != 0)
t1.reportException(s1);
if (((s2 = t2.doJoin()) & ABNORMAL) != 0)
t2.reportException(s2);
}
示例
对于fork/join模式,假如pool里面线程数量是固定的,那么调用子任务的fork方法相当于A先分工给B和C,
然后A当监工不干活,B和C去完成A交代的任务。
所以上面的模式相当于浪费了一个线程。
如果使用invokeAll相当于A分工给B和C后,A和B和C都去完成工作。这样缩短了执行的时间。
/**
* 测试 ForkJoinPool 线程池的使用
*/
public class task {
/**
* 测试使用 ForkJoinPool 无返回值的任务执行
*/
public static void noResultTask() throws Exception {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
pool.submit(new PrintTask(1, 200));
pool.shutdown();
}
}
/**
* 无返回值的打印任务
*/
class PrintTask extends RecursiveAction {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private static final int THRESHOLD = 50;
private int start;
private int end;
public PrintTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected void compute() {
//当 结束值 比 起始值 大于 50 时,按数值区间平均拆分为两个任务;否则直接打印该区间的值
if (end - start < THRESHOLD) {
for (int i = start; i <= end; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", i = " + i);
}
} else {
int middle = (start + end) / 2;
//分成两个子任务
PrintTask firstTask = new PrintTask(start, middle);
PrintTask secondTask = new PrintTask(middle + 1, end);
//任务拆分
//firstTask.fork();
//secondTask.fork();
invokeAll(firstTask,secondTask);
}
}
}
public class task {
/**
* 测试使用 ForkJoinPool 有返回值的任务执行,对结果进行合并。计算 1 到 200 的累加和
*/
public static void hasResultTask() throws Exception {
//线程池
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
//提交任务
ForkJoinTask<Integer> task = pool.submit(new CalculateTask(1, 200));
//得到结果
int result = task.get();
//关闭线程
pool.shutdown();
}
}
/**
* 有返回值的计算任务
*/
class CalculateTask extends RecursiveTask<Integer> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private static final int THRESHOLD = 50;
private int start;
private int end;
public CalculateTask(int start, int end) {
super();
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
//当 结束值 比 起始值 大于 50 时,按数值区间平均拆分为两个任务,进行两个任务的累加值汇总
//否则直接计算累加值
if (end - start <= THRESHOLD) {
int result = 0;
for (int i = start; i <= end; i++) {
result += i;
}
return result;
} else {
int middle = (start + end) / 2;
CalculateTask firstTask = new CalculateTask(start, middle);
CalculateTask secondTask = new CalculateTask(middle + 1, end);
//任务拆分
invokeAll(firstTask,secondTask);
//任务合并
return firstTask.join() + secondTask.join();
}
}
}
线程池 一 ForkJoinPool的更多相关文章
- 0041 Java学习笔记-多线程-线程池、ForkJoinPool、ThreadLocal
什么是线程池 创建线程,因为涉及到跟操作系统交互,比较耗费资源.如果要创建大量的线程,而每个线程的生存期又很短,这时候就应该使用线程池了,就像数据库的连接池一样,预先开启一定数量的线程,有任务了就将任 ...
- 【转】线程及同步的性能 - 线程池 / ThreadPoolExecutors / ForkJoinPool
线程池和ThreadPoolExecutors 虽然在程序中可以直接使用Thread类型来进行线程操作,但是更多的情况是使用线程池,尤其是在Java EE应用服务器中,一般会使用若干个线程池来处理来自 ...
- 线程及同步的性能 – 线程池/ ThreadPoolExecutors/ ForkJoinPool
线程池和ThreadPoolExecutors 虽然在程序中可以直接使用Thread类型来进行线程操作,但是更多的情况是使用线程池,尤其是在Java EE应用服务器中,一般会使用若干个线程池来处理来自 ...
- [Java Performance] 线程及同步的性能之线程池/ThreadPoolExecutors/ForkJoinPool
线程池和ThreadPoolExecutors 虽然在程序中可以直接使用Thread类型来进行线程操作,但是更多的情况是使用线程池,尤其是在Java EE应用服务器中,一般会使用若干个线程池来处理 ...
- (四)juc线程高级特性——线程池 / 线程调度 / ForkJoinPool
13. 线程池 第四种获取线程的方法:线程池,一个 ExecutorService,它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务,通常使用 Executors 工厂方法配置. 线程池可以解决两个不同问 ...
- Java并发包线程池之ForkJoinPool即ForkJoin框架(二)
前言 前面介绍了ForkJoinPool相关的两个类ForkJoinTask.ForkJoinWorkerThread,现在开始了解ForkJoinPool.ForkJoinPool也是实现了Exec ...
- Java并发包线程池之ForkJoinPool即ForkJoin框架(一)
前言 这是Java并发包提供的最后一个线程池实现,也是最复杂的一个线程池.针对这一部分的代码太复杂,由于目前理解有限,只做简单介绍.通常大家说的Fork/Join框架其实就是指由ForkJoinPoo ...
- [原创] JAVA 递归线程池测试 ExecutorService / ForkJoinPool
测试工具使用递归的方式获取子进程的Msg消息,目前有2种常用的ExecutorService / ForkJoinPool 为了测试哪种效果较好,我们来写个测试Demo,循环5555555次+1(加锁 ...
- JAVA 递归线程池测试 ExecutorService / ForkJoinPool
测试工具使用递归的方式获取子进程的Msg消息,目前有2种常用的ExecutorService / ForkJoinPool 为了测试哪种效果较好,我们来写个测试Demo,循环5555555次+1(加锁 ...
随机推荐
- 【CSS】水平居中与垂直居中
有宽度的div水平居中 1.左右margin设为auto即可 .center { width: 960px; margin-left: auto; margin-right: auto; } 2.绝对 ...
- 【CSS】选择器优先级
CSS的选择器优先级的权重 在 Selectors Level 3 规范中,一个选择器的优先级(权重)由依次串联的a.b.c三个标记来计算 a: ID选择器 如#header b: class选择器如 ...
- git stash 保存和恢复进度
1. stash当前修改 git stash会把所有未提交的修改(包括暂存的和非暂存的)都保存起来,用于后续恢复当前工作目录. 比如下面的中间状态,通过git stash命令推送一个新的储藏,当前的工 ...
- App应用推广
Android应用推广渠道: 360手机助手: http://dev.360.cn/ 应用宝: http://open.qq.com/ 百度手机助手: http://shouji.baidu.com/ ...
- TCP/IP报文格式
1.TCP首部格式 1.1 格式各字段含义 源端口号( 16 位):它(连同源主机 IP 地址)标识源主机的一个应用进程. 目的端口号( 16 位):它(连同目的主机 IP 地址)标识目的主机的一个应 ...
- 【SQL】语句/函数汇总
1.CHARINDEX(短字符A,长字符B) 说明:返回A在B的位置,从1开始,若B中不存在A,则为0 例如: SELECT CHARINDEX('aaaa','abaaaacded') ----- ...
- Openstack贡献者须知 — OpenPGP/SSH/CLA贡献者协议
目录 目录 前言 Openstack基金委员会 Openstack贡献者须知 注册Openstack In Launchpad 生成并上传OpenPGP密钥 生成并上传SSH公钥 Join The O ...
- 2. Pycharm的介绍与使用
使用Python原生IDLE IDLE是Python软件包自带的一个集成开发环境,点击开始-->Python安装包-->IDLE.启动 IDLE 时,会显示>>>,可以在 ...
- pair的用法
如何定义?(初始化) 1. pair<int,int>p; 2.定义即初始化,也可以这个样子 pair<,); 里面的类型还可以是string,double等. 3.还可以这样子初始 ...
- Apache Flink 整体介绍
前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topi ...