前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析。这篇文章,我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用,以提高我们的需求处理效率。

  Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率,也为开发带来方便。但Fork Join不是那么容易用好的,我们先来看几个例子(反例)。

0. 反例错误分析

  我们先来看看这篇文章中提供的例子:http://www.iteye.com/topic/643724 (因为是反例,就不提供超链接了,只以普通文本给出URL)

  这篇文章是我学习和整理Fork Join时搜索到的一篇文章,其实总的来说这篇文章前面分析得还是比较好的,只是给出的第一个例子(有返回结果的RecursiveTask应用的例子) 没有正确地对Fork Join进行应用。为了方便分析,还是贴下这个例子中具体的的代码吧。

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public class Calculator extends RecursiveTask {
 
    private static final int THRESHOLD = 100;
    private int start;
    private int end;
 
    public Calculator(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
 
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        if((start - end) < THRESHOLD){
            for(int i = start; i< end;i++){
                sum += i;
            }
        }else{
            int middle = (start + end) /2;
            Calculator left = new Calculator(start, middle);
            Calculator right = new Calculator(middle + 1, end);
            left.fork();
            right.fork();
 
            sum = left.join() + right.join();
        }
        return sum;
    }
 
}

  我们看到其中一段已经高亮的代码,显示对两个子任务进行fork()调用,即分别提交给当前线程的任务队列,依次加到末尾。紧接着,又按照调用fork()的顺序执行两个子任务对象的join()方法。

  其实,这样就有一个问题,在每次迭代中,第一个子任务会被放到线程队列的倒数第二个位置,第二个子任务是最后一个位置。当执行join()调用的时 候,由于第一个子任务不在队列尾而不能通过执行ForkJoinWorkerThread的unpushTask()方法取出任务并执行,线程最终只能挂 起阻塞,等待通知。而Fork Join本来的做法是想通过子任务的合理划分,避免过多的阻塞情况出现。这样,这个例子中的操作就违背了Fork Join的初衷,每次子任务的迭代,线程都会因为第一个子任务的join()而阻塞,加大了代码运行的成本,提高了资源开销,不利于提高程序性能。

  除此之外,这段程序还是不能进入Fork Join的过程,因为还有一个低级错误。看下第15、16行代码的条件,就清楚了。按照逻辑,start必然是比end小的。这将导致所有任务都将以循环累加的方式完成,而不会执行fork()和join()。

  由此可见,Fork Join的使用还是要注意对其本身的理解和对开发过程中细节的把握的。我们看下JDK中RecursiveAction和RecursiveTask这两个类。

1. RecursiveAction分析及应用实例

  这两个类都是继承了ForkJoinTask,本身给出的实现逻辑并不多不复杂,在JDK的类文件中,它的注释比源码还要多。我们可以看下它的实现代码。

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public abstract class RecursiveAction extends ForkJoinTask<Void> {
    private static final long serialVersionUID = 5232453952276485070L;
 
    protected abstract void compute();
 
    public final Void getRawResult() { return null; }
 
    protected final void setRawResult(Void mustBeNull) { }
 
    protected final boolean exec() {
        compute();
        return true;
    }
}

  我们看到其中两个方法是关于处理空返回值的方法。而exec方法则是调用了compute(),这个compute就是我们使用Fork Join时需要自己实现的逻辑。

  我们可以看下API中给出的一个最简单最具体的例子:

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class IncrementTask extends RecursiveAction {
   final long[] array; final int lo; final int hi;
   IncrementTask(long[] array, int lo, int hi) {
     this.array = array; this.lo = lo; this.hi = hi;
   }
   protected void compute() {
     if (hi - lo < THRESHOLD) {
       for (int i = lo; i < hi; ++i)
         array[i]++;
     }
     else {
       int mid = (lo + hi) >>> 1;
       invokeAll(new IncrementTask(array, lo, mid),
                 new IncrementTask(array, mid, hi));
     }
   }
 }

  大致的逻辑就是,对给定一个特定数组的某段,进行逐个加1的操作。我们看到else中的代码块,显示取一个lo和hi的中间值,此后分割成两个子任务,并进行invokeAll()调用。我们来看下继承自FutureTask的invokeAll()方法实现。很简单:

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public static void invokeAll(ForkJoinTask<?> t1, ForkJoinTask<?> t2) {
    t2.fork();
    t1.invoke();
    t2.join();
}

  对于参数中的两个子任务,对第二个子任务进行fork(),即放入线程对应队列的结尾,然后执行第一个子任务,再调用第二个子任务的join(),实际上就是跳转到第二个子任务,进行执行(当然如果不能执行,就需要阻塞等待了)。

  其实invokeAll()是个重载方法,同名的还有另外两个,基本逻辑都是一样的,我们拿出一个通用一点的来看一下:

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public static void invokeAll(ForkJoinTask<?>... tasks) {
    Throwable ex = null;
    int last = tasks.length - 1;
    for (int i = last; i >= 0; --i) {
        ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
        if (t == null) {
            if (ex == null)
                ex = new NullPointerException();
        }
        else if (i != 0)
            t.fork();
        else if (t.doInvoke() < NORMAL && ex == null)
            ex = t.getException();
    }
    for (int i = 1; i <= last; ++i) {
        ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
        if (t != null) {
            if (ex != null)
                t.cancel(false);
            else if (t.doJoin() < NORMAL && ex == null)
                ex = t.getException();
        }
    }
    if (ex != null)
        UNSAFE.throwException(ex);
}

  我们发现第一个子任务(i==0的情况)没有进行fork,而是直接执行,其余的统统先调用fork()放入任务队列,之后再逐一join()。其 实我们注意到一个要点就是第一个任务不要fork()再join(),也就是上面中例子的错误所在,这样会造成阻塞,而不能充分利用Fork Join的特点,也就不能保证任务执行的性能。

2. RecursiveTask简要说明

  其实说完了RecursiveAction,RecursiveTask可以用“同理”来解释。实现代码也很简单:

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public abstract class RecursiveTask<V> extends ForkJoinTask<V> {
    private static final long serialVersionUID = 5232453952276485270L;
 
    V result;
 
    protected abstract V compute();
 
    public final V getRawResult() {
        return result;
    }
 
    protected final void setRawResult(V value) {
        result = value;
    }
 
    protected final boolean exec() {
        result = compute();
        return true;
    }
 
}

  我们看到唯一不同的是返回结果的处理,其余都可以和RecursiveAction一样使用。

3. Fork Join应用小结

  Fork Join是为我们提供了一个非常好的“分而治之”思想的实现平台,并且在一定程度上实现了“变串行并发为并行”。但Fork Join不是万能的页不完全是通用的,对于可很好分解成子任务的场景,我们可以对其进行应用,更多时候要考虑需求和应用场景,并且注意其使用要点才行。

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