Fork/Join-Java并行计算框架

Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join采用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，效率最高。伪代码如下：

Result solve(Problem problem) {

if (problem is small)

directly solve problem

else {

split problem into independent parts

fork new subtasks to solve each part

join all subtasks

compose result from subresults

}

}

Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它能够接收一个ForkJoinTask，并得到计算结果。ForkJoinTask有两个子类，RecursiveTask（有返回值）和RecursiveAction（无返回结果），我们自己定义任务时，只需选择这两个类继承即可。
 
下面来看一个实例：计算一个超大数组所有元素的和。代码如下：

import java.util.Arrays;

import java.util.Random;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**

* @author: shuang.gao  Date: 2015/7/14 Time: 8:16

*/public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {

private static final long serialVersionUID = -6196480027075657316L;

private static final int THRESHOLD = 500000;

private long[] array;

private int low;

private int high;

public SumTask(long[] array, int low, int high) {

this.array = array;

this.low = low;

this.high = high;

}

@Override

protected Integer compute() {

int sum = 0;

if (high - low <= THRESHOLD) {

// 小于阈值则直接计算

for (int i = low; i < high; i++) {

sum += array[i];

}

} else {

// 1. 一个大任务分割成两个子任务

int mid = (low + high) >>> 1;

SumTask left = new SumTask(array, low, mid);

SumTask right = new SumTask(array, mid + 1, high);

// 2. 分别计算

left.fork();

right.fork();

// 3. 合并结果

sum = left.join() + right.join();

}

return sum;

}

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

long[] array = genArray(1000000);

System.out.println(Arrays.toString(array));

// 1. 创建任务

SumTask sumTask = new SumTask(array, 0, array.length - 1);

long begin = System.currentTimeMillis();

// 2. 创建线程池

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

// 3. 提交任务到线程池

forkJoinPool.submit(sumTask);

// 4. 获取结果

Integer result = sumTask.get();

long end = System.currentTimeMillis();

System.out.println(String.format("结果 %s 耗时 %sms", result, end - begin));

}

private static long[] genArray(int size) {

long[] array = new long[size];

for (int i = 0; i < size; i++) {

array[i] = new Random().nextLong();

}

return array;

}

}