[转]Java7中的ForkJoin并发框架初探(下)—— ForkJoin的应用
详见: http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp86
前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析。这篇文章,我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用,以提高我们的需求处理效率。
Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率,也为开发带来方便。但Fork Join不是那么容易用好的,我们先来看几个例子(反例)。
0. 反例错误分析
我们先来看看这篇文章中提供的例子:http://www.iteye.com/topic/643724 (因为是反例,就不提供超链接了,只以普通文本给出URL)
这篇文章是我学习和整理Fork Join时搜索到的一篇文章,其实总的来说这篇文章前面分析得还是比较好的,只是给出的第一个例子(有返回结果的RecursiveTask应用的例子)没有正确地对Fork Join进行应用。为了方便分析,还是贴下这个例子中具体的的代码吧。
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public class Calculator extends RecursiveTask {
private static final int THRESHOLD = 100 ;
private int start;
private int end;
public Calculator( int start, int end) {
this .start = start;
this .end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
int sum = 0 ;
if ((start - end) < THRESHOLD){
for ( int i = start; i< end;i++){
sum += i;
}
} else {
int middle = (start + end) / 2 ;
Calculator left = new Calculator(start, middle);
Calculator right = new Calculator(middle + 1 , end);
left.fork();
right.fork();
sum = left.join() + right.join();
}
return sum;
}
} |
我们看到其中一段已经高亮的代码,显示对两个子任务进行fork()调用,即分别提交给当前线程的任务队列,依次加到末尾。紧接着,又按照调用fork()的顺序执行两个子任务对象的join()方法。
其实,这样就有一个问题,在每次迭代中,第一个子任务会被放到线程队列的倒数第二个位置,第二个子任务是最后一个位置。当执行join()调用的时候,由于第一个子任务不在队列尾而不能通过执行ForkJoinWorkerThread的unpushTask()方法取出任务并执行,线程最终只能挂起阻塞,等待通知。而Fork Join本来的做法是想通过子任务的合理划分,避免过多的阻塞情况出现。这样,这个例子中的操作就违背了Fork Join的初衷,每次子任务的迭代,线程都会因为第一个子任务的join()而阻塞,加大了代码运行的成本,提高了资源开销,不利于提高程序性能。
除此之外,这段程序还是不能进入Fork Join的过程,因为还有一个低级错误。看下第15、16行代码的条件,就清楚了。按照逻辑,start必然是比end小的。这将导致所有任务都将以循环累加的方式完成,而不会执行fork()和join()。
由此可见,Fork Join的使用还是要注意对其本身的理解和对开发过程中细节的把握的。我们看下JDK中RecursiveAction和RecursiveTask这两个类。
1. RecursiveAction分析及应用实例
这两个类都是继承了ForkJoinTask,本身给出的实现逻辑并不多不复杂,在JDK的类文件中,它的注释比源码还要多。我们可以看下它的实现代码。
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public abstract class RecursiveAction extends ForkJoinTask<Void> {
private static final long serialVersionUID = 5232453952276485070L;
protected abstract void compute();
public final Void getRawResult() { return null ; }
protected final void setRawResult(Void mustBeNull) { }
protected final boolean exec() {
compute();
return true ;
}
} |
我们看到其中两个方法是关于处理空返回值的方法。而exec方法则是调用了compute(),这个compute就是我们使用Fork Join时需要自己实现的逻辑。
我们可以看下API中给出的一个最简单最具体的例子:
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class IncrementTask extends RecursiveAction {
final long [] array; final int lo; final int hi;
IncrementTask( long [] array, int lo, int hi) {
this .array = array; this .lo = lo; this .hi = hi;
}
protected void compute() {
if (hi - lo < THRESHOLD) {
for ( int i = lo; i < hi; ++i)
array[i]++;
}
else {
int mid = (lo + hi) >>> 1 ;
invokeAll( new IncrementTask(array, lo, mid),
new IncrementTask(array, mid, hi));
}
}
}
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大致的逻辑就是,对给定一个特定数组的某段,进行逐个加1的操作。我们看到else中的代码块,显示取一个lo和hi的中间值,此后分割成两个子任务,并进行invokeAll()调用。我们来看下继承自FutureTask的invokeAll()方法实现。很简单:
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public static void invokeAll(ForkJoinTask<?> t1, ForkJoinTask<?> t2) {
t2.fork();
t1.invoke();
t2.join();
} |
对于参数中的两个子任务,对第二个子任务进行fork(),即放入线程对应队列的结尾,然后执行第一个子任务,再调用第二个子任务的join(),实际上就是跳转到第二个子任务,进行执行(当然如果不能执行,就需要阻塞等待了)。
其实invokeAll()是个重载方法,同名的还有另外两个,基本逻辑都是一样的,我们拿出一个通用一点的来看一下:
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public static void invokeAll(ForkJoinTask<?>... tasks) {
Throwable ex = null ;
int last = tasks.length - 1 ;
for ( int i = last; i >= 0 ; --i) {
ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
if (t == null ) {
if (ex == null )
ex = new NullPointerException();
}
else if (i != 0 )
t.fork();
else if (t.doInvoke() < NORMAL && ex == null )
ex = t.getException();
}
for ( int i = 1 ; i <= last; ++i) {
ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
if (t != null ) {
if (ex != null )
t.cancel( false );
else if (t.doJoin() < NORMAL && ex == null )
ex = t.getException();
}
}
if (ex != null )
UNSAFE.throwException(ex);
} |
我们发现第一个子任务(i==0的情况)没有进行fork,而是直接执行,其余的统统先调用fork()放入任务队列,之后再逐一join()。其实我们注意到一个要点就是第一个任务不要fork()再join(),也就是上面中例子的错误所在,这样会造成阻塞,而不能充分利用Fork Join的特点,也就不能保证任务执行的性能。
Oracle的JavaSE7 API中在RecursiveAction里还有一个更复杂的例子,是计算double数组平方和的,由于代码较长,就不列在这里了。总体思路和上面是一样的,额外增加了动态阈值的判断,感兴趣的想深入理解的可以到这里去参考一下。
http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/RecursiveAction.html
2. RecursiveTask简要说明
其实说完了RecursiveAction,RecursiveTask可以用“同理”来解释。实现代码也很简单:
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public abstract class RecursiveTask<V> extends ForkJoinTask<V> {
private static final long serialVersionUID = 5232453952276485270L;
V result;
protected abstract V compute();
public final V getRawResult() {
return result;
}
protected final void setRawResult(V value) {
result = value;
}
protected final boolean exec() {
result = compute();
return true ;
}
} |
我们看到唯一不同的是返回结果的处理,其余都可以和RecursiveAction一样使用。
3. Fork Join应用小结
Fork Join是为我们提供了一个非常好的“分而治之”思想的实现平台,并且在一定程度上实现了“变串行并发为并行”。但Fork Join不是万能的页不完全是通用的,对于可很好分解成子任务的场景,我们可以对其进行应用,更多时候要考虑需
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