/*ForkJoinPool 分支/合并框架 (工作窃取)*/

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(拆到给出的临界值为止),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成 更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,当没有任务执行时,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(窃取过来)来执行,这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能

 public class TestForkJoinPool {

     public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
//计算 0L,100000000L 的总和,100000000 减去 0 大于 我们给定的临界值 10000,所以会进行拆分,
//拆分成 0 50000000 ; 500000001 100000000 两部分, 50000000 减去 0 又大于我们的临界值,又会继续进行拆分,直到不大于我们给定的临界值,
//这样的话,就拆分成了很多的小任务,每个线程都分配了一些小任务构成自己的任务队列,当有些线程执行完了自己的任务时,不会直接结束线程,
//而是从其他线程的任务队列中 偷取一个任务 放到自己的任务队列中
//如果有线程阻塞了,也不会因为这个线程的阻塞,导致为这个线程分配的任务被阻塞无法执行,其他线程执行完了,会来帮助他的
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L,100000000L); long sum = pool.invoke(task); System.out.println(sum);
}
} class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 6145975974734867182L;
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;
//又会再一次执行 compute(),但是传入的 参数是拆分之后的
ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle );
left.fork(); //进行拆分,同时压入线程队列 //又会再一次执行 compute(),但是传入的 参数是拆分之后的
ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end );
right.fork(); // return left.join() + right.join(); //结果合并
} } }

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