RecursiveTask和RecursiveAction的使用以及java 8 并行流和顺序流

最新推荐文章于 2025-06-29 09:00:00 发布

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本文介绍了Java 7中的Fork/Join框架，这是一种用于并行执行任务的框架，能够将大任务分解成多个小任务并汇总结果。文章详细解释了Fork/Join的工作原理、工作窃取算法及其优点，并通过示例展示了如何使用ForkJoinPool和RecursiveTask来实现并行计算。

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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。Fork/Join的运行流程图如下：

工作窃取算法

工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。工作窃取的运行流程图如下：

那么为什么需要使用工作窃取算法呢？假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应，比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

ForkJoinPool

Java提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算，再把多个“小任务”的结果合成总的计算结果。

ForkJoinPool是ExecutorService的实现类，因此是一种特殊的线程池。ForkJoinPool提供了如下两个常用的构造器。

public ForkJoinPool(int parallelism)：创建一个包含parallelism个并行线程的ForkJoinPool
public ForkJoinPool() ：以Runtime.getRuntime().availableProcessors()的返回值作为parallelism来创建ForkJoinPool

创建ForkJoinPool实例后，可以钓鱼ForkJoinPool的submit(ForkJoinTask<T> task)或者invoke(ForkJoinTask<T> task)来执行指定任务。其中ForkJoinTask代表一个可以并行、合并的任务。ForkJoinTask是一个抽象类，它有两个抽象子类：RecursiveAction和RecursiveTask。

RecursiveTask代表有返回值的任务
RecursiveAction代表没有返回值的任务。

RecursiveAction

下面以一个没有返回值的大任务为例，介绍一下RecursiveAction的用法。

大任务是：打印0-100的数值。

小任务是：每次只能打印20个数值。

代码执行

package com.example.jedis.test;

import java.util.concurrent.RecursiveAction;

/**
 *
 * @Author : Wukn
 * @Date : 2018/2/5
 */
public class RaskDemo extends RecursiveAction {
    /**
     *  每个"小任务"最多只打印20个数
      */
    private static final int MAX = 20;

    private int start;
    private int end;

    public RaskDemo(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        //当end-start的值小于MAX时，开始打印
        if((end-start) < MAX) {
            for(int i= start; i<end;i++) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"i的值"+i);
            }
        }else {
            // 将大任务分解成两个小任务
            int middle = (start + end) / 2;
            RaskDemo left = new RaskDemo(start, middle);
            RaskDemo right = new RaskDemo(middle, end);
            left.fork();
            right.fork();
        }
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception{
    // 创建包含Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回值作为个数的并行线程的ForkJoinPool
    ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

    // 提交可分解的PrintTask任务
    forkJoinPool.submit(new RaskDemo(0, 1000));

    //阻塞当前线程直到 ForkJoinPool 中所有的任务都执行结束
    forkJoinPool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

    // 关闭线程池
    forkJoinPool.shutdown();
}

运行结果

从上面结果来看，ForkJoinPool启动了四个线程来执行这个打印任务，我的计算机的CPU是四核的。大家还可以看到程序虽然打印了0-999这一千个数字，但是并不是连续打印的，这是因为程序将这个打印任务进行了分解，分解后的任务会并行执行，所以不会按顺序打印。

RecursiveTask

下面以一个有返回值的大任务为例，介绍一下RecursiveTask的用法。

大任务是：计算随机的1000个数字的和。

小任务是：每次只能70个数值的和。

package com.example.jedis.test;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 *
 * @Author : Wukn
 * @Date : 2018/2/5
 */
public class RecursiveTaskDemo extends RecursiveTask<Integer> {

    /**
     *  每个"小任务"最多只打印70个数
     */
    private static final int MAX = 70;
    private int arr[];
    private int start;
    private int end;


    public RecursiveTaskDemo(int[] arr, int start, int end) {
        this.arr = arr;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        // 当end-start的值小于MAX时候，开始打印
        if((end - start) < MAX) {
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += arr[i];
            }
            return sum;
        }else {
            System.err.println("=====任务分解======");
            // 将大任务分解成两个小任务
            int middle = (start + end) / 2;
            RecursiveTaskDemo left = new RecursiveTaskDemo(arr, start, middle);
            RecursiveTaskDemo right = new RecursiveTaskDemo(arr, middle, end);
            // 并行执行两个小任务
            left.fork();
            right.fork();
            // 把两个小任务累加的结果合并起来
            return left.join() + right.join();
        }
    }












}

    @Test
    public void dfs() throws Exception{
        int arr[] = new int[1000];
        Random random = new Random();
        int total = 0;
        // 初始化100个数字元素
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int temp = random.nextInt(100);
            // 对数组元素赋值,并将数组元素的值添加到total总和中
            total += (arr[i] = temp);
        }
        System.out.println("初始化时的总和=" + total);

        // 创建包含Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回值作为个数的并行线程的ForkJoinPool
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        // 提交可分解的PrintTask任务
//        Future<Integer> future = forkJoinPool.submit(new RecursiveTaskDemo(arr, 0, arr.length));
//        System.out.println("计算出来的总和="+future.get());


        Integer integer = forkJoinPool.invoke( new RecursiveTaskDemo(arr, 0, arr.length)  );
        System.out.println("计算出来的总和=" + integer);

        // 关闭线程池
        forkJoinPool.shutdown();
    }

从上面结果来看，ForkJoinPool将任务分解了15次，程序通过SumTask计算出来的结果，和初始化数组时统计出来的总和是相等的，这表明计算结果一切正常。

总结

第一步分割任务

首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。

第二步执行任务并合并结果。

分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。

能够轻松的利用多个 CPU 提供的计算资源来协作完成一个复杂的计算任务，提高运行效率！

java8新的写法

/**************************************  并行流 与 顺序流  ******************************************************/

    /**
     *并行流 与 顺序流
     */
    @Test
    public void test03() {

        Instant start = Instant.now();
        LongStream.rangeClosed( 0,110 )
                //并行流
                .parallel()
                .reduce( 0,Long::sum );




        LongStream.rangeClosed( 0,110 )
                //顺序流
                .sequential()
                .reduce( 0,Long::sum );


        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("耗费时间"+ Duration.between( start,end ).toMillis());

}