并发编程----Fork/Join及CountDownLatch

Fork-Join:

主要用来处理 分而治之 的问题。

将一个大问题，分割成为一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之  

注：这些子问题之间没有联系，    如果子问题之间存在联系，就变成了动态规范算法

 

 

归并排序：

 

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法 的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到

 

完全有序的序列；即先使 每个子序列有序，再使子序列段间有序。

 

若将两个有序表合并成一个有序表，称为 2- 路归并，与之对应的还有多路归 并。

 

对于给定的一组数据，利用递归与分治技术将数据序列划分成为越来越小的半子表，在对半子表排序后，再用递归方法将排好序的

 

半子表合并成为越来越大 的有序序列。

 

为了提升性能，有时我们在半子表的个数小于某个数（比如 15 ）的情况下，

 

对半子表的排序采用其他排序算法，比如插入排序。

 

 

归并排序示例如下：

 

 

合并后的子表继续合并：

 

 

Fork-Join原理：

在必要的情况下，将一个大任务，拆分成若干个小任务，再将一个个小任务运算的结果join汇总。

 

 

注：工作密取：

即当前线程的task已经被全部执行完毕，则自动取到其他线程的Task池中取出task继续执行

ForkJoinPool 中维护着多个线程（一般为 CPU 核数）在不断地执行 Task，每 个线程除了执行自己职务内的 Task 之外，还会根

据自己工作线程的闲置情况去 获取其他繁忙的工作线程的 Task，如此一来就能能够减少线程阻塞或是闲置的时间，提高 CPU 利

用率。

 

 

Fork-Join 使用的标准范式：

 

我们要使用 ForkJoin 框架，必须首先创建一个 ForkJoin 任务。它提供在任务中执行 fork 和 join 的操作机制，通常我们不直接继

承 ForkjoinTask 类，只需要直接继承其子类。

1. RecursiveAction ，用于没有返回结果的任务

 

2. RecursiveTask ，用于有返回值的任务

 

task 要通过 ForkJoinPool 来执行，使用 submit 或 invoke 提交，两者的区别是：invoke 是同步执行，调用之后需要等待任务完

 

成，才能执行后面的代码； submit 是异步执行。

 

join() 和 get 方法当任务完成的时候返回计算结果。

 

 

 

 

在我们自己实现的 compute 方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成

 

两个子任务，每个子任务在调用 invokeAll 方法时，又会进入 compute 方法，看看当前子任务是否需要继续分割成孙任务，如果

 

不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用 join方法会等待子任务执行完并得到其结果。

 

 

 

 

 

CountDownLatch：

 

 

闭锁， CountDownLatch 这个类能够使一个线程等待其他线程完成各自的工作后再执行。例如，应用程序的主线程希望在负责启

 

动框架服务的线程已经启动所有的框架服务之后再执行。

 

CountDownLatch 是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值为初始任务的数量。每当完成了一个任务后，计数器的值就会减

 

1（CountDownLatch.countDown() 方法）。当计数器值到达 0 时，它表示所有的已经完成了任务，然后在闭锁上等待

 

CountDownLatch.await() 方法的线程就可以恢 复执行任务。

 

 

应用场景：

 

实现最大的并行性：有时我们想同时启动多个线程，实现最大程度的并行性。

 

例如，我们想测试一个单例类。如果我们创建一个初始计数为 1 的

 

CountDownLatch ，并让所有线程都在这个锁上等待，那么我们可以很轻松地完成测试。我们只需调用 一次 countDown() 方法就

 

可以让所有的等待线程同时恢复执行。

 

开始执行前等待 n 个线程完成各自任务：例如应用程序启动类要确保在处理用户请求前，所有 N 个外部系统已经启动和运行了

 

 

 

 

 

有两个注意点：1.可以await的可以不止一个线程

                         

                         2.一个线程可以减两次数