Fork/Join框架详解

4.1 引言

Fork/Join框架的基本概念 在Java 7中引入的Fork/Join框架是一种用于并行执行任务的框架，特别适合大规模递归任务的分治处理。它基于“分而治之”的思想，将一个大任务分解为多个小任务并行执行，从而充分利用多核处理器的计算能力，提高程序的执行效率。

本文的内容结构 本文将详细介绍Fork/Join框架的使用，主要内容包括：

Fork/Join框架的原理 使用Fork/Join框架的实际示例

4.2 Fork/Join框架的原理

工作窃取算法的介绍 Fork/Join框架的核心是工作窃取算法（Work-Stealing Algorithm）。该算法允许空闲的工作线程从其他忙碌的工作线程中窃取任务以保持高效的负载均衡。工作窃取算法的关键特点包括：

任务队列：每个工作线程都有一个双端队列（Deque）来存放需要执行的任务。 任务分割：当一个任务过大时，工作线程将其分割成若干子任务，并将子任务放入自己的任务队列中。 任务窃取：当一个工作线程的任务队列为空时，它会随机窃取其他工作线程队列中的任务执行。 这种机制确保了线程的最大利用率，减少了线程的空闲时间，提高了整体并行执行的效率。

Fork/Join框架的实现细节 Fork/Join框架由两个核心类组成：ForkJoinPool和ForkJoinTask。

ForkJoinPool：这是Fork/Join框架的执行器，负责管理工作线程和任务队列。ForkJoinPool可以动态地调整线程的数量以适应工作负载。 ForkJoinTask：这是一个抽象类，表示可以并行执行的任务。它有两个重要的子类：RecursiveAction和RecursiveTask。 RecursiveAction：用于没有返回值的任务。 RecursiveTask：用于有返回值的任务。 ForkJoinTask的基本操作 fork()：异步地执行任务。 join()：等待任务执行完成，并返回结果。 invoke()：同步地执行任务，相当于调用fork()后立即调用join()。

4.3 使用Fork/Join框架

Fork/Join任务的创建和执行 下面我们通过一个示例来详细讲解如何使用Fork/Join框架。假设我们需要计算一个大数组的元素之和。

创建ForkJoinTask 首先，我们需要创建一个继承自RecursiveTask的任务类：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
   private static final int THRESHOLD = 1000;
   private long[] array;
   private int start;
   private int end;

   public SumTask(long[] array, int start, int end) {
       this.array = array;
       this.start = start;
       this.end = end;
   }

   @Override
   protected Long compute() {
       if (end - start <= THRESHOLD) {
           long sum = 0;
           for (int i = start; i < end; i++) {
               sum += array[i];
           }
           return sum;
       } else {
           int mid = (start + end) / 2;
           SumTask leftTask = new SumTask(array, start, mid);
           SumTask rightTask = new SumTask(array, mid, end);
           leftTask.fork(); // 异步执行leftTask
           long rightResult = rightTask.compute(); // 同步执行rightTask
           long leftResult = leftTask.join(); // 等待leftTask执行完成并获取结果
           return leftResult + rightResult;
       }
   }
}

执行ForkJoinTask 然后，我们创建一个ForkJoinPool来执行任务：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;

public class ForkJoinDemo {
   public static void main(String[] args) {
       long[] array = new long[10000];
       for (int i = 0; i < array.length; i++) {
           array[i] = i;
       }

       ForkJoinTask<Long> task = new SumTask(array, 0, array.length);
       ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

       long result = pool.invoke(task);
       System.out.println("Sum: " + result);
   }
}

实际应用示例 为了进一步展示Fork/Join框架的强大功能，我们将扩展上述示例，计算一个大矩阵的所有元素之和。

创建ForkJoinTask 我们首先创建一个RecursiveTask子类，用于计算矩阵某一行的元素之和：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class RowSumTask extends RecursiveTask { private long[] row;

public RowSumTask(long[] row) {
    this.row = row;
}

@Override
protected Long compute() {
    long sum = 0;
    for (long value : row) {
        sum += value;
    }
    return sum;
}

}

然后，我们创建另一个RecursiveTask子类，用于计算整个矩阵的元素之和：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class MatrixSumTask extends RecursiveTask<Long> {
   private static final int THRESHOLD = 10;
   private long[][] matrix;
   private int startRow;
   private int endRow;

   public MatrixSumTask(long[][] matrix, int startRow, int endRow) {
       this.matrix = matrix;
       this.startRow = startRow;
       this.endRow = endRow;
   }

   @Override
   protected Long compute() {
       if (endRow - startRow <= THRESHOLD) {
           long sum = 0;
           for (int i = startRow; i < endRow; i++) {
               RowSumTask rowSumTask = new RowSumTask(matrix[i]);
               rowSumTask.fork();
               sum += rowSumTask.join();
           }
           return sum;
       } else {
           int mid = (startRow + endRow) / 2;
           MatrixSumTask leftTask = new MatrixSumTask(matrix, startRow, mid);
           MatrixSumTask rightTask = new MatrixSumTask(matrix, mid, endRow);
           leftTask.fork();
           long rightResult = rightTask.compute();
           long leftResult = leftTask.join();
           return leftResult + rightResult;
       }
   }
}

执行ForkJoinTask 我们同样创建一个ForkJoinPool来执行矩阵和计算任务：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;

public class ForkJoinMatrixDemo {
   public static void main(String[] args) {
       long[][] matrix = new long[100][100];
       for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
           for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
               matrix[i][j] = i + j;
           }
       }

       ForkJoinTask<Long> task = new MatrixSumTask(matrix, 0, matrix.length);
       ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

       long result = pool.invoke(task);
       System.out.println("Matrix Sum: " + result);
   }
}

在这个示例中，我们通过递归地分割任务，将矩阵的行分割为多个子任务，最后汇总结果。Fork/Join框架使得大规模并行计算变得更加简单和高效。

结论

本文深入介绍了Java中Fork/Join框架的基本概念、工作原理及其实现细节。通过实际示例，我们展示了如何使用Fork/Join框架来并行处理大规模任务。Fork/Join框架在处理递归任务时非常高效，能够充分利用多核处理器的计算能力，提高程序的执行效率。在实际开发中，根据具体需求选择合适的并行计算框架，可以大大提升应用程序的性能和可扩展性。