fork/Join

最新推荐文章于 2025-09-04 22:59:29 发布
转载 最新推荐文章于 2025-09-04 22:59:29 发布 · 56 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/tdf-/p/5765251.html

http://www.iteye.com/topic/643724

http://www.infoq.com/cn/articles/fork-join-introduction/

转载于:https://www.cnblogs.com/tdf-/p/5765251.html

dchmus4149
关注
Fork/Join框架介绍
GM_115的博客
02-26 949
Fork/Join 框架是 Java 7 引入的一种并行计算框架，旨在高效地处理可以递归分解的任务（Divide-and-Conquer）。它特别适合处理分治算法、递归任务以及并行计算任务。Fork/Join 框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（Fork），并行执行这些小任务，最后将结果合并（Join）。Fork/Join 框架是 Java 中处理并行计算任务的高效工具，核心组件包括和。通过合理使用这些组件，可以实现高效的任务拆分、并行执行和结果合并。
Fork/Join框架
Flying_Fish_roe的博客
09-19 1192
Java 的 Fork/Join 框架是包的一部分，从 Java 7 开始引入，专门用于支持“分治法”（Divide and Conquer）的并行任务处理。它允许开发者将一个大任务递归地分解成多个子任务，然后将这些子任务分别并行执行，最后合并它们的结果，从而加快任务的处理速度。Fork/Join 框架的设计旨在充分利用现代多核处理器的计算能力，使得 Java 程序能够以高效的方式实现并行计算。
Fork/Join
m0_54202121的博客
05-03 538
文章目录Fork/Join (工作窃取)① Fork/Join 框架简介②ForkJoinPool③ Fork/Join 框架的实现原理④ Fork/Join 框架的异常处理 Fork/Join (工作窃取) ① Fork/Join 框架简介 Fork/Join 它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理，最后将子任务结果合并成最后的计算结果，并进行输出。Fork/Join 框架要完成两件事情： Fork：把一个复杂任务进行分拆，大事化小 Join：把分拆任务的结果进行合并 任务分割：首先 Fo
Fork/Join 框架详解
swadian2008的博客
05-16 4471
Fork/Join 是一种并行计算模式，用于解决可以被分解成更小的可并行任务的问题。该模式包含两个关键操作：Fork（分解）和Join（合并）。在 Fork/Join 模式中，原始问题被递归地分解为更小的子问题，直到达到可以并行解决的最小单位。这个过程被称为 Fork。每个子问题可以独立地在不同的处理器上执行，并行地求解部分问题。一旦所有的子问题都被解决，就会进行 Join 操作。Join 操作将所有子问题的结果合并为最终的解决方案。
Java Fork/Join框架深度解析
记录学习的过程
05-12 855
Fork/Join框架是Java 7引入的并行任务执行框架，基于“分而治之”思想，适用于可递归分解的计算密集型任务。其核心组件包括ForkJoinPool、ForkJoinTask及其子类RecursiveAction和RecursiveTask。框架通过工作窃取算法提高CPU利用率，减少线程竞争，实现高效任务调度。使用Fork/Join框架时，需定义任务、实现compute方法、创建线程池并提交任务。优化策略包括合理设置阈值、选择任务分割策略和避免阻塞操作。Fork/Join框架特别适合多核处理器环境，能
Fork/Join解读
一个菜鸡的博客
06-29 667
任务会被分发给空闲的工作线程执行，如果一个线程的工作队列为空，它可以从其他线程的队列中窃取任务来执行。提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask（有返回值）或 RecursiveAction（没有返回值），例如下 面定义了一个对 1~n 之间的整数求和的任务。所谓的任务拆分，是将一个大任务拆分为算法上相同的小任务，直至不能拆分可以直接求解。Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，它体现的是一种分治思想，适用于能够进行任务拆分的 cpu 密集型 运算。
Java Fork/Join框架详解
shemuel的技术笔记
02-24 833
在Java并发编程中，Fork/Join框架是一个强大的工具，它允许开发者轻松地利用多核处理器的优势来执行并行任务。作为一名资深Java开发工程师，我将在本文中深入探讨Fork/Join框架的概念、原理、使用场景以及具体的使用方法，并通过实例帮助你更好地理解和掌握这一技术。Fork/Join框架通过智能的任务分发和高效的工作窃取机制，成为处理可分解并行任务的利器。采用递归分解策略：将大任务拆分为子任务（Fork），并行执行后合并结果（Join）。每个线程维护双端队列，优先处理自己的任务。
Java Fork/Join 框架详解
echo_123qq的博客
06-27 692
Fork/Join 框架是 Java 7 引入的一个并行编程框架，专门设计用来高效地实现分治算法（Divide-and-Conquer）。它通过工作窃取（Work-Stealing）算法来最大化多核处理器的利用率。
深入剖析Java Fork/Join框架：并行计算的利器
一起探索IT的世界
09-04 917
Fork/Join框架的核心价值在于其工作窃取算法​（Work-Stealing），该算法是框架高效执行的关键。与传统线程池的任务调度方式不同，工作窃取算法允许空闲线程从其他忙碌线程的任务队列中窃取任务执行，从而实现负载均衡，避免线程饥饿问题，提高CPU利用率。
Fork/join框架
leimeng123的博客
11-07 3878
1 Frok/Join框架简介 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行的任务的框架，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。 Fork 递归地将任务分解为较小的独立子任务，直到它们足够简单以便异步执行。 Join 将所有子任务的结果递归地连接成单个结果，或者在返回void的任务的情况下，程序只是等待每个子任务执行完毕。 比如计算 1+2+......+10000，可以分割成10个子任务，每个子任务对1000个数进行求和，最终汇
JUC线程池: Fork/Join框架详解
qq_63353796的博客
06-27 1169
ForkJoinPool 是JDK 7加入的一个线程池类。Fork/Join 技术是分治算法(Divide-and-Conquer)的并行实现，它是一项可以获得良好的并行性能的简单且高效的设计技术。目的是为了帮助我们更好地利用多处理器带来的好处，使用所有可用的运算能力来提升应用的性能
【数据库管理】基于Navicat的毕业设计实战应用：图书管理系统数据建模与SQL优化方案
12-08
内容概要：本文围绕Navicat数据库管理工具在毕业设计中的实际应用展开，系统介绍了其在数据库设计、开发、优化与维护中的核心作用。文章结合“图书管理系统”实例，详细展示了数据库创建、表结构设计、存储过程与触发器的编写，并通过SQL代码示例说明关键功能的实现方式。同时，归纳了Navicat在数据建模、查询优化、团队协作、版本控制集成等方面的最佳实践，并展望了其在云数据库、DevOps集成和AI辅助开发等方向的发展趋势。; 适合人群：计算机及相关专业本科毕业生，具备一定数据库基础知识和SQL操作能力的学生及初阶开发者；; 使用场景及目标：①用于毕业设计中数据库部分的设计与实现，提升项目规范性与完整性；②掌握Navicat在真实项目中的高级功能应用，如存储过程、触发器、数据同步与性能调优；③学习如何将数据库开发融入团队协作与版本管理体系，对接企业级开发流程； 阅读建议：建议结合Navicat软件实操文中提供的代码案例，逐步构建完整的数据库系统，并尝试扩展功能（如添加用户权限管理、报表统计等），以深化对数据库应用的理解。
基于Verilog HDL的RISC-V五级流水线CPU实现与完整项目文档
12-08
本设计项目实现了一个采用五级流水线架构的RISC-V处理器，其核心代码使用Verilog硬件描述语言编写。该项目已通过教学指导与评审，获得了优异的考核成绩，可直接应用于计算机体系结构等相关课程的设计实践与综合考核。项目压缩包内包含完整的处理器硬件实现代码、详细的设计报告文档以及明确的操作指南。所有内容均已完备，确保使用者能够直接部署并成功运行整个系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-08
ACM算法竞赛题解与优化技巧
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
12-08
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
Mstar芯片固件编辑与USB脚本刷写工具包
最新发布
12-08
"Mstar Bin Tool"是一款专门针对Mstar系列芯片开发的固件处理软件，主要用于智能电视及相关电子设备的系统维护与深度定制。该工具包特别标注了"LETV USB SCRIPT"模块，表明其对乐视品牌设备具有兼容性，能够通过USB通信协议执行固件读写操作。作为一款专业的固件编辑器，它允许技术人员对Mstar芯片的底层二进制文件进行解析、修改与重构，从而实现系统功能的调整、性能优化或故障修复。 工具包中的核心组件包括固件编译环境、设备通信脚本、操作界面及技术文档等。其中"letv_usb_script"是一套针对乐视设备的自动化操作程序，可指导用户完成固件烧录全过程。而"mstar_bin"模块则专门处理芯片的二进制数据文件，支持固件版本的升级、降级或个性化定制。工具采用7-Zip压缩格式封装，用户需先使用解压软件提取文件内容。 操作前需确认目标设备采用Mstar芯片架构并具备完好的USB接口。建议预先备份设备原始固件作为恢复保障。通过编辑器修改固件参数时，可调整系统配置、增删功能模块或修复已知缺陷。执行刷机操作时需严格遵循脚本指示的步骤顺序，保持设备供电稳定，避免中断导致硬件损坏。该工具适用于具备嵌入式系统知识的开发人员或高级用户，在进行设备定制化开发、系统调试或维护修复时使用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
新生儿脑电图的自动癫痫检测算法.zip
12-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-08
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
【数据库技术】基于Navicat的毕业设计项目实战：电商系统复杂查询优化与性能调优应用研究
12-08
内容概要：本文围绕Navicat在毕业设计数据库项目中的实战应用与高级功能展开，重点介绍其在复杂数据管理场景下的核心技术支持。通过电商系统、物联网平台、社交网络和金融风控等典型应用场景，展示了Navicat在数据建模、同步、备份及性能分析等方面的强大能力。文章结合具体代码案例，深入讲解复杂视图设计、高级存储过程实现以及索引优化策略，并提供EXPLAIN执行计划分析来验证优化效果。同时，归纳了数据模型版本控制、自动化测试数据生成、性能基准测试和跨环境数据同步等最佳实践，最后展望了Navicat向多数据库架构、实时处理、机器学习集成和低代码开发的发展趋势。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生阶段学生，具备一定数据库基础并正在进行毕业设计的研发人员；希望提升数据库实战能力的初级开发者。; 使用场景及目标：①用于毕业设计中构建企业级数据库应用，提升项目技术深度；②学习复杂SQL编写、存储过程开发与查询性能优化方法；③掌握Navicat高级功能以应对高并发、大数据量的现实挑战； 阅读建议：建议结合Navicat工具实际操作文中示例，动手实践视图、存储过程与索引优化，并利用其性能分析功能进行调优验证，同时关注未来数据库技术融合趋势，拓展项目创新性。
Fork/Join框架深入解析及实例应用
Fork/Join 框架是Java 7 引入的一个用于并行执行任务的框架，特别适合于能够将一个大任务拆分成多个小任务的场景，并行地解决这些小任务，最后再将结果合并起来。Fork/Join框架的核心在于两个操作：fork和join。其中...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值