ForkJoinPool分支合并框架-工作窃取

Fork/Join 框架

Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成 若干个小任务（拆到不可再拆时），

再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总

Fork/Join 框架与线程池的区别
① 采用 “工作窃取”模式（work-stealing）：
    当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加
    到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
② 相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务 的处理方式上.

在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些 原因无法继续运行，

那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，

如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行，那么处理

该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了 线程的等待时间，提高了性能

TestForkJoinSumCalculate

package com.aff.juc;
 
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
 
public class TestForkJoinSumCalculate {
    public static void main(String[] args) {
        Instant start = Instant.now();
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 100000000000000L);
        Long sum = pool.invoke(task);
        System.out.println(sum);
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());
    }
}
 
class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {// 递归的运算
    private static final long serialVersionUID = -3423092274420402020L;
    private long start;
    private long end;
 
    private static final long THURSHOLD = 10000L;// 临界值
 
    public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
 
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        if (length <= THURSHOLD) {
            long sum = 0L;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else {
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
            left.fork();
            ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end);
            right.fork();
            return left.join() + right.join();
        }
    }
}