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这篇文章主要介绍ForkJoin的使用和原理，主要是运用了分而治之的思想
1、Fork-Join原理
Fork/Join的原理就是在必要的情况下，将一个大任务进行fork拆分成若干个小任务（拆到不可再拆时），在将一个个的小任务运算结果进行join汇总，只不过ForkJoin在底层用的是多线程进行的拆分和汇总
工作密取 Fork完之后各个线程取得了各自的任务列表，但是有的线程可能干的表较快，它就会偷偷的去别的线程的任务队列里，偷偷的取出来去执行，执行完再把结果放回原来的地方，这就是工作密取
2、Fork-Join使用的标准范式
- pool=new ForkJoinPool() 2.myTask=new ForkJoinTask() 3.pool.invoke(myTask) 4.获取result=myTask.join
而在我们自己的任务中，有一个compute方法，在这个方法中
判断这个任务是否满足我们的条件（要不要被拆分），如果满足，就去做我们的这个任务，做完之后将结果交给上一级的mytask，这相当于一个递归，如果不满足我们的条件，将我们的任务拆分为两个或者多个Task，把我们分成的多个任务 invokeall，然后所有的子任务就会再次判断是否满足条件，满足 join吧结果返回给上一级task，不满足就再次拆分
3、Fork-Join实现整形数组中所有元素的和
public class SumArray {
private static class SumTask extends RecursiveTask<Integer>{
/*阈值*/
private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10;
private int[] src;
private int fromIndex;
private int toIndex;
public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) {
this.src = src;
this.fromIndex = fromIndex;
this.toIndex = toIndex;
}
@Override
protected Integer compute() {
/*任务的大小是否合适*/
if (toIndex - fromIndex < THRESHOLD){
// System.out.println(" from index = "+fromIndex
// +" toIndex="+toIndex);
int count = 0;
for(int i= fromIndex;i<=toIndex;i++){
SleepTools.ms(1);
count = count + src[i];
}
return count;
}else{
//fromIndex....mid.....toIndex
int mid = (fromIndex+toIndex)/2;
SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid);
SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex);
invokeAll(left,right);
return left.join()+right.join();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] src = MakeArray.makeArray();
/*new出池的实例*/
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
/*new出Task的实例*/
SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1);
long start = System.currentTimeMillis();
pool.invoke(innerFind);
//System.out.println("Task is Running.....");
System.out.println("The count is "+innerFind.join()
+" spend time:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");
}
}
3、总结
通过测试发现，使用了ForkJoin之后，计算总和的时间要比单线程累加计算所用的时间要长，也就是说并不是所有的任务使用多线程都会变快，因为咱们例子的任务就是简单的累加，如果你的任务比较耗时，或者你的工作量比较大，ForkJoin的优势才会显现出来！我们通过图示和代码讲解了ForkJoin如何使用，怎么使用，如果对XDM有用的话，来个三连！
