Java的Fork/Join框架

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布

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本文深入探讨Java7引入的Fork/Join框架，通过一个并行数组求和的实例，详细讲解如何利用RecursiveTask实现任务的动态拆分与合并，有效提升大任务处理效率。

当我们需要执行大量的小任务时，有经验的Java开发人员都会采用线程池来高效执行这些小任务。然而，有一种任务，例如，对超过1000万个元素的数组进行排序，这种任务本身可以并发执行，但如何拆解成小任务需要在任务执行的过程中动态拆分。这样，大任务可以拆成小任务，小任务还可以继续拆成更小的任务，最后把任务的结果汇总合并，得到最终结果，这种模型就是Fork/Join模型。

Java7引入了Fork/Join框架，我们通过RecursiveTask这个类就可以方便地实现Fork/Join模式。

下面为一个Fork/Join例子：

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 * Java7引入了Fork/Join框架，我们通过RecursiveTask这个类就可以方便地实现Fork/Join模式。
 * 如：对一个大数组进行并行求和的RecursiveTask
 */
public class SumTask extends RecursiveTask<Long>{

    static final int THRESHOLD = 100;
    long[] array;
    int start;
    int end;

    SumTask(long[] array, int start, int end) {
        this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {

        System.out.println("当前执行任务的线程name="+Thread.currentThread().getName());
        //先判断任务是不是足够小，如果足够小，就直接计算并返回结果（注意模拟了1秒延时）
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            // 如果任务足够小,直接计算:
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += array[i];
            }
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            System.out.println(String.format("compute %d~%d = %d", start, end, sum));
            return sum;
        }
        // 任务太大,一分为二:
        int middle = (end + start) / 2;
        System.out.println(String.format("split %d~%d ==> %d~%d, %d~%d", start, end, start, middle, middle, end));
        SumTask subtask1 = new SumTask(this.array, start, middle);
        SumTask subtask2 = new SumTask(this.array, middle, end);
        invokeAll(subtask1, subtask2);
//        subtask1.fork();
//        subtask2.fork();
        Long subresult1 = subtask1.join();
        Long subresult2 = subtask2.join();
        Long result = subresult1 + subresult2;
        System.out.println("result = " + subresult1 + " + " + subresult2 + " ==> " + result);
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建随机数组成的数组:
        long[] array = new long[400];
        for(int i=0;i<400;i++){
            array[i]= i;
        }
        // fork/join task:
        ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool(4); // 最大并发数4
        ForkJoinTask<Long> task = new SumTask(array, 0, array.length);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Long result = fjp.invoke(task);//提交一个Fork/Join任务并发执行，然后获得异步执行的结果
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Fork/join sum: " + result + " in " + (endTime - startTime) + " ms.");
    }
}

注：invokeAll(subtask1, subtask2); 和 subtask1.fork(); subtask2.fork(); 是有区别的，查看JDK的invokeAll()方法的源码就可以发现，invokeAll的N个任务中，其中N-1个任务会使用fork()交给其它线程执行，但是，它还会留一个任务自己执行，这样，就充分利用了线程池，保证没有空闲的不干活的线程，故为了节约线程池中的线程利用率，应该用invokeAll()方法

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