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ForkJoin是Java7提供的原生多线程并行处理框架,其基本思想是将大人物分割成小任务,最后将小任务聚合起来得到结果。它非常类似于HADOOP提供的MapReduce框架,只是MapReduce的任务可以针对集群内的所有计算节点,可以充分利用集群的能力完成计算任务。ForkJoin更加类似于单机版的MapReduce。


package com.inspur.jiyq.forkjoin.sum;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer>
{
private static final long serialVersionUID = -3611254198265061729L;
public static final int threshold = 2;
private int start;
private int end;
public CountTask(int start, int end)
{
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute()
{
int sum = 0;
//如果任务足够小就计算任务
boolean canCompute = (end - start) <= threshold;
if(canCompute)
{
for (int i=start; i<=end; i++)
{
sum += i;
}
}
else
{
// 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
int middle = (start + end)/2;
CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);
CountTask rightTask = new CountTask(middle+1, end);
// 执行子任务
leftTask.fork();
rightTask.fork();
//等待任务执行结束合并其结果
int leftResult = leftTask.join();
int rightResult = rightTask.join();
//合并子任务
sum = leftResult + rightResult;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args)
{
ForkJoinPool forkjoinPool = new ForkJoinPool();
//生成一个计算任务,计算1+2+3+4
CountTask task = new CountTask(1, 100);
//执行一个任务
Future<Integer> result = forkjoinPool.submit(task);
try
{
System.out.println(result.get());
}
catch(Exception e)
{
System.out.println(e);
}
}
}
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原文地址:https://www.cnblogs.com/wuaidadi/p/12982506.html