标签：strong 数据 直接 它的 bool form 子类 alt pool
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。在多核计算机中正确使用可以很好的发挥cpu的作用，提高程序的执行效率。框架采用工作窃取算法，当有子任务线程处理完当前任务时，它会从其他线程执行的任务队列里窃取任务来执行，从而提高整体的执行效率。为了减少线程间的任务资源竞争，队列通常使用双端队列，别窃取任务线程永远从啥UN广大UN队列的呕吐不获取任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部获取任务执行。
根据业务场景来考虑是否需要使用Fork/Join框架来进行任务的拆分和汇总操作。当需要时，比如说需要执行一个很大的业务计算之类的，此时使用Fork/Join框架分以下两步：
具体实现以上两步：
3.1 使用fork
public class SumTask extends RecursiveTask <Integer>{ private static final Integer THRESHOLD = 1000; private int start; private int end; public SumTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { Integer sum = 0; boolean isOk = (end - start) <= THRESHOLD; if(isOk) { for(int i = start; i <= end; i ++) { sum += i; } return sum; } int middle = (end + start) / 2; //子任务递归 SumTask sumSubTask = new SumTask(start, middle); SumTask sumSubTask1 = new SumTask(middle + 1, end); //fork子任务 sumSubTask.fork(); sumSubTask1.fork(); //join子任务 Integer join = sumSubTask.join(); Integer join1 = sumSubTask1.join(); sum = join + join1; //计算结果 return sum; } }
3.2 使用invokeAll
public class SumTask2 extends RecursiveTask <Integer>{ private static final Integer THRESHOLD = 1000; private int start; private int end; public SumTask2(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { Integer sum = 0; boolean isOk = end - start <= THRESHOLD; if(isOk) { for(int i = start; i <= end; i ++) { sum += i; } // System.out.println(String.format("compute %d-%d = %d", start, end, sum)); return sum; } //除以2 int middle = (end + start) / 2; //子任务递归 // System.out.println(String.format("fork %d-%d => %d-%d&%d-%d", start, end, start, middle - 1, middle, end)); SumTask2 sumSubTask = new SumTask2(start, middle - 1); SumTask2 sumSubTask1 = new SumTask2(middle, end); //fork子任务 invokeAll(sumSubTask, sumSubTask1); //join子任务 Integer join = sumSubTask.join(); Integer join1 = sumSubTask1.join(); sum = join + join1; //计算结果 return sum; } }
测试
ForkJoinPool fjp2 = new ForkJoinPool(); SumTask2 sumTask2 = new SumTask2(start, end); long begin3 = System.currentTimeMillis(); Integer invoke = fjp2.invoke(sumTask2); long end3 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("计算结果3为 sum = " + invoke + ",计算时长为" + begin3 + "-" + end3 + "--- " + (end3 - begin3) + "ms"); ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool(); long begin2 = System.currentTimeMillis(); SumTask sumTask = new SumTask(start, end); ForkJoinTask<Integer> submit = fjp.submit(sumTask); Integer join = submit.join(); long end2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("计算结果2为 sum = " + join + ",计算时长为" + begin2 + "-" + end2 + "--- " + (end2 - begin2) + "ms");
结果
从结果（可以多次运行测试）可以看出，使用invokeAll方式效率比使用单独fork方式高，所以在使用时尽量采用invokeAll方式，这样可以充分利用线程池中的线程去执行任务。
标签：strong 数据 直接 它的 bool form 子类 alt pool
原文地址：https://www.cnblogs.com/kingsonfu/p/11172118.html
