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Fork/Join基于分而治之的算法，它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理，最后将子任务结果合并成最后的计算结果，并进行输出。本文中对Fork/Join框架的讲解，基于JDK1.8+中的Fork/Join框架实现，参考的Fork/Join框架主要源代码也基于JDK1.8+。
实现这个框架需要继承RecursiveTask 或者 RecursiveAction ，RecursiveTask是有返回值的，Action则没有。下面是计算一个计算数据和的示例：
public class ForkJoinWork extends RecursiveTask<Long> { private Long start;//起始值 private Long end;//结束值 public static final Long critical = 100000L;//临界值 public ForkJoinWork(Long start, Long end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { // return null; //判断是否是拆分完毕 Long lenth = end - start; //起始值差值 if (lenth <= critical) { //如果拆分完毕就相加 Long sum = 0L; for (Long i = start; i <= end; i++) { sum += i; } return sum; } else { //没有拆分完毕就开始拆分 Long middle = (end + start) / 2;//计算的两个值的中间值 ForkJoinWork right = new ForkJoinWork(start, middle); right.fork();//拆分，并压入线程队列 ForkJoinWork left = new ForkJoinWork(middle + 1, end); left.fork();//拆分，并压入线程队列 //合并 return right.join() + left.join(); } } }
public class ForkJoinWorkTest { @Test public void test() { //ForkJoin实现 long l = System.currentTimeMillis(); ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();//实现ForkJoin 就必须有ForkJoinPool的支持 ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinWork(0L, 10000000000L);//参数为起始值与结束值 Long invoke = forkJoinPool.invoke(task); long l1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("invoke = " + invoke + " time: " + (l1 - l)); //invoke = -5340232216128654848 time: 56418 //ForkJoinWork forkJoinWork = new ForkJoinWork(0L, 10000000000L); } @Test public void test2() { //普通线程实现 Long x = 0L; Long y = 10000000000L; long l = System.currentTimeMillis(); for (Long i = 0L; i <= y; i++) { x += i; } long l1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("invoke = " + x + " time: " + (l1 - l)); //invoke = -5340232216128654848 time: 64069 } @Test public void test3() { //Java 8 并行流的实现 long l = System.currentTimeMillis(); long reduce = LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L).parallel().reduce(0, Long::sum); //long reduce = LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L).parallel().reduce(0, (a, b) -> a+b); long l1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("invoke = " + reduce + " time: " + (l1 - l)); //invoke = -5340232216128654848 time: 2152 } }
我们观察上面可以看出来执行10000000000L的相加操作各自执行完毕的时间不同。观察到当数据很大的时候ForkJoin比普通线程实现有效的多，但是相比之下ForkJoin的实现实在是有点麻烦，这时候Java 8 就为我们提供了一个并行流来实现ForkJoin实现的功能。可以看到并行流比自己实现ForkJoin还要快。
Java 8 中将并行流进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行流的操作，Stream API可以声明性的通过parallel()与sequential()在并行流与串行流中随意切换！
Fork/Join采用“工作窃取模式”，当执行新的任务时他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，然后再从一个随即线程中偷一个并把它加入自己的队列中。
就比如两个CPU上有不同的任务，这时候A已经执行完，B还有任务等待执行，这时候A就会将B队尾的任务偷过来，加入自己的队列中，对于传统的线程，ForkJoin更有效的利用的CPU资源！
下图展示了以上代码的工作过程概要，但实际上Fork/Join框架的内部工作过程要比这张图复杂得多，例如如何决定某一个recursive task是使用哪条线程进行运行；再例如如何决定当一个任务/子任务提交到Fork/Join框架内部后，是创建一个新的线程去运行还是让它进行队列等待。
所以如果不深入理解Fork/Join框架的运行原理，只是根据之上最简单的使用例子观察运行效果，那么我们只能知道子任务在Fork/Join框架中被拆分得足够小后，并且其内部使用多线程并行完成这些小任务的计算后再进行结果向上的合并动作，最终形成顶层结果。不急，一步一步来，我们先从这张概要的过程图开始讨论。
图中最顶层的任务使用submit方式被提交到Fork/Join框架中，后者将前者放入到某个线程中运行，工作任务中的compute方法的代码开始对这个任务T1进行分析。如果当前任务需要累加的数字范围过大（代码中设定的是大于200），则将这个计算任务拆分成两个子任务（T1.1和T1.2），每个子任务各自负责计算一半的数据累加，请参见代码中的fork方法。如果当前子任务中需要累加的数字范围足够小（小于等于200），就进行累加然后返回到上层任务中。
ForkJoinPool有四个构造函数，其中参数最全的那个构造函数如下所示：
public ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory, UncaughtExceptionHandler handler, boolean asyncMode)
parallelism：可并行级别，Fork/Join框架将依据这个并行级别的设定，决定框架内并行执行的线程数量。并行的每一个任务都会有一个线程进行处理，但是千万不要将这个属性理解成Fork/Join框架中最多存在的线程数量，也不要将这个属性和ThreadPoolExecutor线程池中的corePoolSize、maximumPoolSize属性进行比较，因为ForkJoinPool的组织结构和工作方式与后者完全不一样。而后续的讨论中，读者还可以发现Fork/Join框架中可存在的线程数量和这个参数值的关系并不是绝对的关联（有依据但并不全由它决定）。
factory：当Fork/Join框架创建一个新的线程时，同样会用到线程创建工厂。只不过这个线程工厂不再需要实现ThreadFactory接口，而是需要实现ForkJoinWorkerThreadFactory接口。后者是一个函数式接口，只需要实现一个名叫newThread的方法。在Fork/Join框架中有一个默认的ForkJoinWorkerThreadFactory接口实现：DefaultForkJoinWorkerThreadFactory。
handler：异常捕获处理器。当执行的任务中出现异常，并从任务中被抛出时，就会被handler捕获。
asyncMode：这个参数也非常重要，从字面意思来看是指的异步模式，它并不是说Fork/Join框架是采用同步模式还是采用异步模式工作。Fork/Join框架中为每一个独立工作的线程准备了对应的待执行任务队列，这个任务队列是使用数组进行组合的双向队列。即是说存在于队列中的待执行任务，即可以使用先进先出的工作模式，也可以使用后进先出的工作模式。
当asyncMode设置为ture的时候，队列采用先进先出方式工作；反之则是采用后进先出的方式工作，该值默认为false
...... asyncMode ? FIFO_QUEUE : LIFO_QUEUE, ......
ForkJoinPool还有另外两个构造函数，一个构造函数只带有parallelism参数，既是可以设定Fork/Join框架的最大并行任务数量；另一个构造函数则不带有任何参数，对于最大并行任务数量也只是一个默认值——当前操作系统可以使用的CPU内核数量（Runtime.getRuntime().availableProcessors()）。实际上ForkJoinPool还有一个私有的、原生构造函数，之上提到的三个构造函数都是对这个私有的、原生构造函数的调用。
...... private ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory, UncaughtExceptionHandler handler, int mode, String workerNamePrefix) { this.workerNamePrefix = workerNamePrefix; this.factory = factory; this.ueh = handler; this.config = (parallelism & SMASK) | mode; long np = (long)(-parallelism); // offset ctl counts this.ctl = ((np << AC_SHIFT) & AC_MASK) | ((np << TC_SHIFT) & TC_MASK); } ......
如果你对Fork/Join框架没有特定的执行要求，可以直接使用不带有任何参数的构造函数。也就是说推荐基于当前操作系统可以使用的CPU内核数作为Fork/Join框架内最大并行任务数量，这样可以保证CPU在处理并行任务时，尽量少发生任务线程间的运行状态切换（实际上单个CPU内核上的线程间状态切换基本上无法避免，因为操作系统同时运行多个线程和多个进程）。
Fork/Join框架中提供的fork方法和join方法，可以说是该框架中提供的最重要的两个方法，它们和parallelism“可并行任务数量”配合工作，可以导致拆分的子任务T1.1、T1.2甚至TX在Fork/Join框架中不同的运行效果。例如TX子任务或等待其它已存在的线程运行关联的子任务，或在运行TX的线程中“递归”执行其它任务，又或者启动一个新的线程运行子任务……
fork方法用于将新创建的子任务放入当前线程的work queue队列中，Fork/Join框架将根据当前正在并发执行ForkJoinTask任务的ForkJoinWorkerThread线程状态，决定是让这个任务在队列中等待，还是创建一个新的ForkJoinWorkerThread线程运行它，又或者是唤起其它正在等待任务的ForkJoinWorkerThread线程运行它。
这里面有几个元素概念需要注意，ForkJoinTask任务是一种能在Fork/Join框架中运行的特定任务，也只有这种类型的任务可以在Fork/Join框架中被拆分运行和合并运行。ForkJoinWorkerThread线程是一种在Fork/Join框架中运行的特性线程，它除了具有普通线程的特性外，最主要的特点是每一个ForkJoinWorkerThread线程都具有一个独立的任务等待队列（work queue），这个任务队列用于存储在本线程中被拆分的若干子任务。
join方法用于让当前线程阻塞，直到对应的子任务完成运行并返回执行结果。或者，如果这个子任务存在于当前线程的任务等待队列（work queue）中，则取出这个子任务进行“递归”执行。其目的是尽快得到当前子任务的运行结果，然后继续执行。
标签：导致 范围 传统 als offset 类型 串行 观察 extends
原文地址：https://www.cnblogs.com/alimayun/p/12487929.html
