作者简介 Dong Lea任职于纽约州立大学奥斯威戈分校(State University of New York at Oswego),他发布了第一个广泛使用的java collections框架实现,他实现了java.concurrent.*(JDK5开始至今). 论文译文开始: 论文摘要 本论文介绍一种支持并行编程方式的Java框架,主要包括设计.实现和性能分析三个部分.基于它,一个任务被(递归的)划分为并行执行的子任务,父任务等待子任务的执行完成,并组装最后结果.总体设计是Cilk语言采…

在 Java7引入的诸多新特性中,Fork/Join 框架无疑是重要的一项.JSR166旨在标准化一个实质上可扩展的框架,以将并行计算的通用工具类组织成一个类似java.util中Collection一样的包.其目标是使之对开发人员易用且易维护,同时该框架也旨在并行计算地高质量实现.目前已经有多个新的类和接口被添加到该框架中了. 该新特性主要是解决Java社区中对于如synchronized,wait和notify等操作的低级别的话题活动的需求.Fork/Join框 架被设计成可以容易地将算法并…

什么是 Fork/Join 框架 Fork/Join 框架是一种在 JDk 7 引入的线程池,用于并行执行把一个大任务拆成多个小任务并行执行,最终汇总每个小任务结果得到大任务结果的特殊任务.通过其命名也很容易看出框架主要分为 Fork 和 Join 两个阶段,第一阶段 Fork 是把一个大任务拆分为多个子任务并行的执行,第二阶段 Join 是合并这些子任务的所有执行结果,最后得到大任务的结果. 这里不难发现其执行主要流程:首先判断一个任务是否足够小,如果任务足够小,则直接计算,否则,就拆分成几个…

摘要: J.U.C是Java并发编程中非常重要的工具包,今天,我们就来着重讲讲J.U.C里面的FutureTask.Fork/Join框架和BlockingQueue. 本文分享自华为云社区<[高并发]J.U.C组件扩展>,作者: 冰 河 . FutureTask FutureTask是J.U.C(java.util.concurrent)下的,但不是AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的子类.其对线程结果的处理值得借鉴和在项目中使用. Thread和Runnable…

我们知道,java8中有并行流,而并行流在后台的实现是通过fork/join池来完成的,例如: List<Integer> a = buildList(); List<Integer> b = buildList(); a.parallelStream().foreach(System.out::println); b.parallelStream().foreach(System.out::println); 如果查看线程dump会发现,这两个并行流公用的是同一套线程池,.这在I…

看了下Java Tutorials中的fork/join章节,整理下. 什么是fork/join框架 fork/join框架是ExecutorService接口的一个实现,可以帮助开发人员充分利用多核处理器的优势,编写出并行执行的程序,提高应用程序的性能:设计的目的是为了处理那些可以被递归拆分的任务. fork/join框架与其它ExecutorService的实现类相似,会给线程池中的线程分发任务,不同之处在于它使用了工作窃取算法,所谓工作窃取,指的是对那些处理完自身任务的线程,会从其它线程窃…

  作者 方腾飞 发布于 2013年12月23日 | 被首富的“一个亿”刷屏?不如定个小目标,先把握住QCon上海的优惠吧!2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   1. 什么是Fork/Join框架 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架,Fork就是…

1. 什么是Fork/Join框架 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架,Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果.比如计算1+2+..+10000,可以分割成10个子任务,每个子任务分别对1000个数进行求和,最终汇总这10个子任务的结果…

应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候,选择了水平发展.多核处理器已广泛应用,未来处理器的核心数将进一步发布,甚至达到上百上千的数量.而现在很多的应用程序在运行在多核心的处理器上并不能得到很好的性能提升,因为应用程序的并发处理能力不强,不能够合理有效地的利用计算资源.线性的计算只能利用n分之一的计算支援. 要提高应用程序在多核处理器上的执行效率,只能想办法提高应用程序的本身的并行能力.常规的做法就是使用多线程,让更多的任务同时处理,或者让一部分操作异步执行,这种简…

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