87、Java Fork/Join框架：并行编程的利器

Java Fork/Join框架：并行编程的利器

在当今的软件开发中，充分利用多核处理器的并行计算能力是提高程序性能的关键。Java的Fork/Join框架为此提供了一种简单而有效的方式，它允许开发者以清晰、可扩展的方式利用多个处理器。

1. 传统多线程与并行编程的区别

在过去，大多数计算机只有单个CPU，多线程主要用于利用空闲时间，例如程序等待用户输入时。在单CPU系统中，多线程允许两个或多个任务共享CPU，这种多线程通常由 Thread 对象支持。然而，这种多线程方式在多核计算机中并非最优选择。

当系统中有多个CPU时，就需要支持真正并行执行的多线程能力。多个CPU可以同时执行程序的不同部分，每个部分在自己的CPU上运行，这可以显著加快某些操作的执行速度，如对大型数组进行排序、转换或搜索。

2. Fork/Join框架概述

Fork/Join框架位于 java.util.concurrent 包中，它通过两种重要方式增强了多线程编程：
- 简化了多线程的创建和使用。
- 自动利用多个处理器，使应用程序能够自动扩展以利用可用处理器的数量。

这些特性使得Fork/Join框架成为并行处理时推荐的多线程方法。

3. 主要的Fork/Join类

Fork/Join框架的核心包含四个主要类：
| 类名 | 描述 |
| ---- | ---- |
| ForkJoinTask<V> | 定义任务的抽象类 |
| ForkJoinPool | 管理 ForkJoinTask 的执行 |
| RecursiveAction | ForkJoinTask<V> 的子类，用于不返回值的任务 |
| RecursiveTask<V> | ForkJoinTask<V> 的子类，用于返回值的任务 |

它们之间的关系如下： ForkJoinPool 管理 ForkJoinTask 的执行， ForkJoinTask 是一个抽象类， RecursiveAction 和 RecursiveTask 是它的抽象子类，通常我们会扩展这两个子类来创建任务。

4. ForkJoinTask类

ForkJoinTask<V> 是一个抽象类，定义了可以由 ForkJoinPool 管理的任务。与 Thread 不同， ForkJoinTask 是任务的轻量级抽象，由 ForkJoinPool 管理的线程执行。

ForkJoinTask 定义了许多方法，核心方法有 fork() 和 join() ：
- final ForkJoinTask<V> fork() ：提交调用任务进行异步执行，调用 fork() 的线程会继续运行，任务调度执行后返回 this 。在JDK 8之前， fork() 只能在另一个在 ForkJoinPool 中运行的 ForkJoinTask 的计算部分内执行；JDK 8引入了公共池后，如果 fork() 不在 ForkJoinPool 内调用，会自动使用公共池。
- final V join() ：等待调用该方法的任务终止，并返回任务的结果。

另外， invoke() 方法将 fork 和 join 操作合并为一个调用，开始一个任务并等待其结束，返回调用任务的结果。 invokeAll() 方法可以同时执行多个任务，有两种形式：
- static void invokeAll(ForkJoinTask<?> taskA, ForkJoinTask<?> taskB)
- static void invokeAll(ForkJoinTask<?> ... taskList)

5. RecursiveAction类

RecursiveAction 是 ForkJoinTask 的子类，封装了不返回结果的任务。通常，我们会扩展 RecursiveAction 来创建返回类型为 void 的任务。 RecursiveAction 指定了四个方法，但通常只有抽象方法 compute() 是我们关注的：

protected abstract void compute()

当扩展 RecursiveAction 创建具体类时，需要将定义任务的代码放在 compute() 方法中，该方法代表任务的计算部分。

6. RecursiveTask 类

RecursiveTask<V> 也是 ForkJoinTask 的子类，封装了返回结果的任务，结果类型由 V 指定。通常，我们会扩展 RecursiveTask<V> 来创建返回值的任务。和 RecursiveAction 一样，它也指定了四个方法，常用的也是抽象方法 compute() ：

protected abstract V compute()

实现 compute() 方法时，必须返回任务的结果。

7. ForkJoinPool类

ForkJoinTask 的执行在 ForkJoinPool 中进行， ForkJoinPool 也管理任务的执行。从JDK 8开始，有两种方式获取 ForkJoinPool ：
- 手动使用 ForkJoinPool 构造函数创建。
- 使用公共池，公共池是JDK 8添加的静态 ForkJoinPool ，可自动使用。

ForkJoinPool 定义了几个构造函数，常用的有：
- ForkJoinPool() ：创建一个默认池，支持的并行级别等于系统中可用处理器的数量。
- ForkJoinPool(int pLevel) ：允许指定并行级别，该值必须大于零且不超过实现的限制。

创建 ForkJoinPool 实例后，可以通过多种方式启动任务：
- <T> T invoke(ForkJoinTask<T> task) ：开始指定的任务，并返回任务的结果，调用代码会等待 invoke() 返回。
- void execute(ForkJoinTask<?> task) ：启动任务，但调用代码不会等待任务完成，而是继续异步执行。

使用公共池启动任务有两种基本方式：
- 调用 commonPool() 方法获取公共池的引用，然后使用该引用调用 invoke() 或 execute() 。
- 在任务的计算部分之外调用 ForkJoinTask 的 fork() 或 invoke() 方法，会自动使用公共池。

ForkJoinPool 使用工作窃取算法管理线程的执行，每个工作线程维护一个任务队列，如果一个工作线程的队列为空，它会从另一个工作线程那里获取任务，这有助于提高整体效率和保持负载平衡。此外， ForkJoinPool 使用守护线程，当所有用户线程终止时，守护线程会自动终止，因此通常不需要显式关闭 ForkJoinPool ，但除公共池外，可以通过调用 shutdown() 方法关闭。

8. 分治策略

Fork/Join框架的用户通常会采用基于递归的分治策略，这也是 RecursiveAction 和 RecursiveTask 这两个子类名称的由来。分治策略的基本思想是将一个任务递归地分解为更小的子任务，直到子任务的大小足够小，可以顺序处理。

例如，对一个包含N个整数的数组中的每个元素应用转换操作，可以将其分解为两个子任务，每个子任务处理数组的一半元素。这个过程会一直持续，直到达到一个阈值，此时顺序处理比进一步分解更高效。

选择合适的阈值是有效使用分治策略的关键，通常可以通过性能分析和实验来确定最优阈值。一般来说，一个任务应该执行100到10000个计算步骤。

9. 简单的Fork/Join示例

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Fork/Join框架和分治策略将一个双精度数组中的元素转换为它们的平方根：

// A simple example of the basic divide-and-conquer strategy.
// In this case, RecursiveAction is used.
import java.util.concurrent.*;
import java.util.*;

// A ForkJoinTask (via RecursiveAction) that transforms
// the elements in an array of doubles into their square roots.
class SqrtTransform extends RecursiveAction {
  // The threshold value is arbitrarily set at 1,000 in this example.
  // In real-world code, its optimal value can be determined by
  // profiling and experimentation.
  final int seqThreshold = 1000;

  // Array to be accessed.
  double[] data;

  // Determines what part of data to process.
  int start, end;

  SqrtTransform(double[] vals, int s, int e ) {
    data = vals;
    start = s;
    end = e;
  }

  // This is the method in which parallel computation will occur.
  protected void compute() {

    // If number of elements is below the sequential threshold,
    // then process sequentially.
    if((end - start) < seqThreshold) {
      // Transform each element into its square root.
      for(int i = start; i < end; i++) {
         data[i] = Math.sqrt(data[i]);
      }
    }
    else {
      // Otherwise, continue to break the data into smaller pieces.

      // Find the midpoint.
      int middle = (start + end) / 2;

      // Invoke new tasks, using the subdivided data.
      invokeAll(new SqrtTransform(data, start, middle),
                new SqrtTransform(data, middle, end));
    }
  }
}

// Demonstrate parallel execution.
class ForkJoinDemo {
  public static void main(String args[]) {
    // Create a task pool.
    ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();

    double[] nums = new double[100000];

    // Give nums some values.
    for(int i = 0; i < nums.length; i++)
      nums[i] = (double) i;

    System.out.println("A portion of the original sequence:");

    for(int i=0; i < 10; i++)
      System.out.print(nums[i] + " ");
    System.out.println("\n");

    SqrtTransform task = new SqrtTransform(nums, 0, nums.length);

    // Start the main ForkJoinTask.
    fjp.invoke(task);

    System.out.println("A portion of the transformed sequence" +
                       " (to four decimal places):");
    for(int i=0; i < 10; i++)
      System.out.format("%.4f ", nums[i]);
    System.out.println();
  }
}

在这个示例中， SqrtTransform 类扩展了 RecursiveAction ， seqThreshold 变量指定了顺序处理的阈值， compute() 方法根据元素数量决定是顺序处理还是继续分解任务。

从JDK 8开始，我们可以使用公共池来简化代码，将 ForkJoinPool 的构造函数调用替换为 ForkJoinPool.commonPool() ：

ForkJoinPool fjp = ForkJoinPool.commonPool(); 

通过这个示例，我们可以看到Fork/Join框架和分治策略的强大之处，它们可以帮助我们充分利用多核处理器的性能，提高程序的执行效率。

Java Fork/Join框架：并行编程的利器

10. 示例代码详细分析

我们来更深入地分析上述示例代码的执行流程，通过以下流程图可以更清晰地看到程序的运行逻辑：

graph TD;
    A[Main方法开始] --> B[创建ForkJoinPool];
    B --> C[创建double数组nums并赋值];
    C --> D[创建SqrtTransform任务];
    D --> E[ForkJoinPool调用invoke方法启动任务];
    E --> F{SqrtTransform的compute方法};
    F -- 元素数量 < seqThreshold --> G[顺序处理元素];
    F -- 元素数量 >= seqThreshold --> H[计算中间点];
    H --> I[调用invokeAll启动两个子任务];
    I --> J{子任务的compute方法};
    J -- 元素数量 < seqThreshold --> K[顺序处理元素];
    J -- 元素数量 >= seqThreshold --> H;
    G --> L[所有任务完成，数组元素转换完成];
    L --> M[输出转换后的数组部分元素];

在 SqrtTransform 类中， compute() 方法是核心逻辑所在。当元素数量小于 seqThreshold 时，直接对元素进行平方根计算；当元素数量大于等于 seqThreshold 时，将任务分解为两个子任务，分别处理数组的前半部分和后半部分。这种递归分解的方式正是分治策略的体现。

11. 性能优化建议

在使用Fork/Join框架时，为了获得更好的性能，我们可以考虑以下几点：
- 合理设置阈值 ：阈值的选择对性能影响很大。如果阈值设置过小，会导致任务分解过于频繁，增加线程创建和管理的开销；如果阈值设置过大，可能无法充分利用多核处理器的并行能力。可以通过性能分析工具（如VisualVM）对不同阈值进行测试，找到最优值。
- 避免共享资源竞争 ：在多线程环境下，共享资源的访问可能会导致竞争和锁的开销。尽量减少对共享资源的访问，如果必须访问，使用线程安全的数据结构或同步机制。
- 利用公共池 ：从JDK 8开始，公共池的引入简化了 ForkJoinPool 的使用。对于大多数应用程序，公共池可以提供足够的并行能力，并且可以自动管理线程资源。

12. 适用场景总结

Fork/Join框架适用于以下场景：
- 可分解的任务 ：任务可以递归地分解为更小的子任务，并且子任务之间相互独立，例如对大型数组的排序、搜索、转换等操作。
- 多核处理器环境 ：在多核处理器系统中，Fork/Join框架可以充分利用多个处理器的并行计算能力，提高程序的执行效率。
- 需要高性能的计算任务 ：对于一些计算密集型的任务，如科学计算、图像处理等，使用Fork/Join框架可以显著提升性能。

13. 与其他并发工具的比较

Java提供了多种并发工具，如 Thread 、 ExecutorService 等，与它们相比，Fork/Join框架有以下特点：
| 并发工具 | 特点 |
| ---- | ---- |
| Thread | 传统的多线程方式，需要手动管理线程的创建和销毁，适用于简单的多线程场景，但在处理大量任务时效率较低。 |
| ExecutorService | 提供了线程池的功能，简化了线程的管理，但对于可分解的任务，需要手动实现任务的分解逻辑。 |
| Fork/Join框架 | 专门为并行处理可分解的任务设计，自动实现任务的分解和合并，能够充分利用多核处理器的性能。 |

14. 总结

Java的Fork/Join框架为开发者提供了一种强大的并行编程工具，通过分治策略和工作窃取算法，能够高效地利用多核处理器的计算能力。在实际应用中，我们可以根据任务的特点和系统环境，合理使用Fork/Join框架，提高程序的性能和可扩展性。

通过本文的介绍，我们了解了Fork/Join框架的基本概念、主要类的使用、分治策略的实现以及性能优化建议。希望这些内容能够帮助你在开发中更好地应用Fork/Join框架，提升程序的性能。

在未来的软件开发中，随着多核处理器的普及，并行编程将变得越来越重要。Fork/Join框架作为Java中并行编程的重要工具，值得我们深入学习和掌握。