1. Fork/Join 的概念

  Fork指的是将系统进程分成多个执行分支(线程),Join即是等待,当fork()方法创建了多个线程之后,需要等待这些分支执行完毕之后,才能得到最终的结果,因此join就表示等待。在实际的使用中,如果毫无顾忌的使用fork()来开启线程,可能会由于线程过多而影响系统性能,因此在jdk中提供了ForkJoinPool线程池来对fork进行处理,以节省资源。

  对于线程池来说,提交的任务数量并不总是与线程数相等的,大多数情况下一个物理线程可能需要执行多个逻辑任务。所以每个线程必然会有一个任务队列。在实际的执行过程中,可能会出现A线程已经执行完成队列中的所有任务了,但是B线程中还有很多任务等着执行,此时A线程就会从B线程中拿到任务过来处理,尽可能的达到平衡。需要注意的是,当线程开始帮助别的线程执行任务时,总会从其他的线程任务队列的底部开始拿,而线程执行自己任务的时候,总会从队列的顶部开始拿,这样就你能有效的避免了线程之间数据的竞争。

2. 使用方式

  在看使用方式之前,先来看ForkJoinPool的一个重要的接口:

  

 public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task)

  它接收一个ForkJoinTask作为任务,ForkJoinTask就是持有fork()分解和join()等待的任务。它有两个重要的子类,即RecursiveTask有返回值任务 和RecursiveAction无返回值任务,在使用的时候只需要根据场景继承它的的两个子类之一即可。示例代码为带返回值的任务的使用方式:

package com.wangx.thread.t7;

import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask; /**
* 求和
*/
public class CountTask extends RecursiveTask<Long> { //任务分配标准
private static final int THRESHOLD = 1000;
private long start;
private long end; public CountTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
} /**
* 分而治之,分成多个小任务执行,最后再执行汇总
* @return
*/
@Override
public Long compute() {
long sum = 0;
boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
//开始和结束之间间隔小于1000
if (canCompute) {
//执行数据求和
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
} else {
//分成100个小任务
long step = (start + end) / 100;
ArrayList<CountTask> countTaskList = new ArrayList<>(); long pos = start; for (int i = 0; i < 100; i++) {
long lastOne = pos + step;
CountTask task = new CountTask(pos, lastOne);
pos += step+1;
countTaskList.add(task);
//开启子任务
task.fork();
}
//等待所有子任务都执行完毕后再对子任务进行求和
for (CountTask countTask : countTaskList) {
sum += countTask.join();
}
}
return sum;
} public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); CountTask countTask = new CountTask(0, 20000L); ForkJoinTask<Long> forkJoinTask = forkJoinPool.submit(countTask); try {
long res = forkJoinTask.get();
System.out.println("sum=" + res );
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

  该示例是用于计算数列和的,必然是需要返回值的,正好可以继承RecursiveTask的方式来使用,使用forkJoinPool.submit()将任务交给线程池,线程池返回一个ForkJoinTask对象,调用该对象的get()方法获取结果,当在执行get()方法时任务没有执行完成,则主线程会一直等待所有线程执行完成。

  compute()方法主要对任务进行分解,当求和数量大于THRESHOLD个时,就需要再次分解任务,否则直接求和,分解任务时,简单的将原有的任务分成100个小任务,并使用fork()方法提交,再然后调用join()方法等待所有任务执行完成后,最后对每个子任务的结果再次进行求和,得到最终结果。

原文 并发编程学习笔记(12)----Fork/Join框架

并发编程学习笔记(12)----Fork/Join框架的更多相关文章

  1. 并发编程学习笔记(15)----Executor框架的使用

    Executor执行已提交的 Runnable 任务的对象.此接口提供一种将任务提交与每个任务将如何运行的机制(包括线程使用的细节.调度等)分离开来的方法.通常使用 Executor 而不是显式地创建 ...

  2. JUC并发编程学习笔记

    JUC并发编程学习笔记 狂神JUC并发编程 总的来说还可以,学到一些新知识,但很多是学过的了,深入的部分不多. 线程与进程 进程:一个程序,程序的集合,比如一个音乐播发器,QQ程序等.一个进程往往包含 ...

  3. Java并发编程学习笔记

    Java编程思想,并发编程学习笔记. 一.基本的线程机制 1.定义任务:Runnable接口 线程可以驱动任务,因此需要一种描述任务的方式,这可以由Runnable接口来提供.要想定义任务,只需实现R ...

  4. 并发编程学习笔记(9)----AQS的共享模式源码分析及CountDownLatch使用及原理

    1. AQS共享模式 前面已经说过了AQS的原理及独享模式的源码分析,今天就来学习共享模式下的AQS的几个接口的源码. 首先还是从顶级接口acquireShared()方法入手: public fin ...

  5. 并发编程学习笔记(6)----公平锁和ReentrantReadWriteLock使用及原理

    (一)公平锁 1.什么是公平锁? 公平锁指的是在某个线程释放锁之后,等待的线程获取锁的策略是以请求获取锁的时间为标准的,即使先请求获取锁的线程先拿到锁. 2.在java中的实现? 在java的并发包中 ...

  6. 并发编程学习笔记(5)----AbstractQueuedSynchronizer(AQS)原理及使用

    (一)什么是AQS? 阅读java文档可以知道,AbstractQueuedSynchronizer是实现依赖于先进先出 (FIFO) 等待队列的阻塞锁和相关同步器(信号量.事件,等等)提供一个框架, ...

  7. 并发编程学习笔记(14)----ThreadPoolExecutor(线程池)的使用及原理

    1. 概述 1.1 什么是线程池 与jdbc连接池类似,在创建线程池或销毁线程时,会消耗大量的系统资源,因此在java中提出了线程池的概念,预先创建好固定数量的线程,当有任务需要线程去执行时,不用再去 ...

  8. 并发编程学习笔记(13)----ConcurrentLinkedQueue(非阻塞队列)和BlockingQueue(阻塞队列)原理

    · 在并发编程中,我们有时候会需要使用到线程安全的队列,而在Java中如果我们需要实现队列可以有两种方式,一种是阻塞式队列.另一种是非阻塞式的队列,阻塞式队列采用锁来实现,而非阻塞式队列则是采用cas ...

  9. 并发编程学习笔记(11)----FutureTask的使用及实现

    1. Future的使用 Future模式解决的问题是.在实际的运用场景中,可能某一个任务执行起来非常耗时,如果我们线程一直等着该任务执行完成再去执行其他的代码,就会损耗很大的性能,而Future接口 ...

随机推荐

  1. 通过构建Cocoapods私有库进行组件化开发探索

    专题一 一.创建私有索引库 选Github或者码云都可以,本例以Github为例.创建私有索引库用来作为自己组件库的索引: 二.本地添加私有索引库 添加:pod repo add 索引库名称 索引库地 ...

  2. Python中flatten用法

    Python中flatten用法 原创 2014年04月16日 10:20:02 标签: Python / flatten 22667 一.用在数组 >>> a = [[1,3],[ ...

  3. [DLX+bfs] hdu 4069 Squiggly Sudoku

    题意: 给你9*9的矩阵.对于每一个数字.能减16代表上面有墙,能减32代表以下有墙. .. 最后剩下的数字是0代表这个位置数要求,不是0代表这个数已知了. 然后通过墙会被数字分成9块. 然后做数独, ...

  4. 算法基础:正整数指定规则排序问题(Golang实现)

    给定字符串内有非常多正整数,要求对这些正整数进行排序.然后返回排序后指定位置的正整数 排序要求:依照每一个正整数的后三位数字组成的整数进行从小到大排序 1)假设不足三位,则依照实际位数组成的整数进行比 ...

  5. Iteye已经沦陷

    watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZHl5YXJpZXM=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA ...

  6. 【OI】关于斯特林数的简单理解

    斯特林数分为第一类斯特林数:S1(n,k)和第二类斯特林数:S2(n,k). S1(n,k)代表在n个元素中选出k个环的方案数,S2(n,k)代表在n个元素中选出k个非空集合的方案数, 不同之处在于, ...

  7. Aaron Swartz Rewriting Reddit中关于web.py的创建思路

    这天才少年居然自杀了,哎 原文点这 So how should things work? The first principle is that code should be clear and si ...

  8. 第五周 Leetcode 99. Recover Binary Search Tree (HARD)

    Leetcode99 给定一个 二叉搜索树,其中两个节点被交换,写一个程序恢复这颗BST. 只想到了时间复杂度O(n)空间复杂度O(h) h为树高的解法,还没想到空间O(1)的解法. 交换的情况只有两 ...

  9. springboot开发过程中的小坑(持续更新)

    1. 启动的Application必须放到一个package下面,如下: package com.example.kikidemo; import org.springframework.boot.S ...

  10. 符号修饰与函数签名、extern “C”(转载)

    转自:http://www.cnblogs.com/monotone/archive/2012/11/16/2773772.html 参考资料: <程序员的自我修养>3.5.3以及3.5. ...