11 Fork/Join

目录

1 分治思想

2 Fork/Join

2.1 介绍

 2.2 应用场景

1 递归分解型任务

2 数组处理

3 并行化算法

4 大数据处理

2.3 使用

2.3.1 ForkJoinPool

        构造器

        任务提交方式

         与普通线程池对比

2.3.2 ForkJoinTask

        调用方法

2.3.3 处理递归任务

2.3.4 处理阻塞任务

2.4 原理

2.4.1 工作线程

2.4.2 工作窃取

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1 分治思想

        分治思想：规模为N的问题分解为K个规模的子问题，子问题相互独立且与原问题性质相同，求出子问题的解，就能得到原问题的解

        分治思想的步骤：

                分解

                求解

                合并

2 Fork/Join

2.1 介绍

        并行计算框架，用来支持分治任务模型的，Fork对应的是分治任务模型里的任务分解，Join对应的是结果合并

 2.2 应用场景

1 递归分解型任务

        排序、归并、遍历等，通常可以将大的任务分解成若干子任务

2 数组处理

        大型数组的排序、查找、统计等，拆成若干子数组，并行地处理每个子数组，最后合并成一个大的有序数组

3 并行化算法

        并行化图像处理算法、并行化机器学习算法等，将任务拆分成若干子问题

4 大数据处理

        大型日志文件处理、大型数据库查询等，将数据分成若干分片，并行处理每个分片

2.3 使用

主要组成：ForkJoinPool、ForkJoinTask

        ForkJoinPool：用于管理任务的执行

        ForkJoinTask：任务可以被分为得更小

使用步骤：

        1 构建一个任务，需要继承RecursiveAction（无返回值）或RecursiveTask（有返回值），重写compute()方法来实现任务的执行逻辑，在方法中最后调用invokeAll开始执行任务

        2 构建forkJoin线程池，调用forkJoin.invoke()来提交任务

2.3.1 ForkJoinPool

        用于管理Fork/Join任务的线程

        构造器

                

                int parallelism：指定并行级别，决定工作线程的数量，未设置则使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()来设置并行级别

                ForkJoinWorkerThreadFactory：在创建线程时，通过该factory创建，未设置使用默认的DefaultForkJoinWorkerThreadFactory负责线程的创建

                UncaughtExceptionHandler：指定异常处理器，运气出错时会由设定的处理器处理

                asyncMode：队列的工作模式，true=先进先出，false=后进先出

        任务提交方式

                

         与普通线程池对比

                工作窃取算法：普通线程池采用任务队列实现；FockJoinPool中的线程在执行完任务后，可以从其它线程的队列中获取任务并执行

                任务的分解和合并：ForkJoinPool可将一个大任务分解为多个小任务，并行地执行这些小任务，最终将其结果合并；而普通线程只能按提交的任务顺序一个一个地执行

                工作线程的数量：ForkJoinPool根据当前系统的CPU核心数来自动设置工作线程的数量，以最大限度地发挥CPU性能优势；普通线程需要手动设置线程池大小，且要考虑其合理性

                任务类型：ForkJoinPool适用于执行大规模任务并行化；普通线程池适用于执行一些短小的任务，如处理请求

2.3.2 ForkJoinTask

        定义执行任务的基本接口

        通过继承ForkJoinTask类来实现自己的任务类，重写其中的compute()方法来定义任务的执行逻辑，实现时只需继承其子类：

                RecursiveAction：递归执行但不需要返回结果

                RecursiveTask：递归执行需要返回的结果

                CountedCompleter：任务完成执行后，触发的自定义钩子函数

        调用方法

                fork() ---- 提交任务

                        向当前任务所运行的线程池中提交任务；当前线程是ForkJoinWorkerThread类型，会放入该线程的工作队列，否则放入common线程池的工作队列中

                join() ---- 获取任务执行结果

                        用于获取任务的执行结果；调用方法时，会阻塞当前线程直到对应的子任务完成运行并返回结果

2.3.3 处理递归任务

public class Fibonacci extends RecursiveTask {
 
    final int n;
 
    public Fibonacci(int n) {
        this.n = n;
    }
 
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) {
            return n;
        }
        Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 2);
        f1.fork();
        Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 1);
        return f2.compute() + f1.join();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        Fibonacci fibonacci = new Fibonacci(100);
        Integer result = pool.invoke(fibonacci);
        System.out.println(result);
    }
}

        上述代码存在的问题：会导致程序运行时间长，递归深度过大时栈溢出等

        在使用ForkJoinPool处理递归任务时，特别要考虑递归深度和任务粒度，避免调度带来的内存消耗

2.3.4 处理阻塞任务

        1 防止线程饥饿：当一个线程在执行阻塞任务时，会一直等待任务完成，这时如果没有其它线程能够窃取任务，那么线程将会一直阻塞；在ForkJoinPool中要避免提交大量阻塞任务（使用该线程池的目的是分治，大量阻塞任务会降低ForkJoinPool的使用价值和性能）

        2 使用特定线程池：ThreadPoolExecutor，将其作为ForkJoinPool的执行器，让其执行阻塞任务；ForkJoinPool执行非阻塞任务

        3 不要阻塞工作线程：如果说一定要提交阻塞任务，确保任务不阻塞工作线程，否则会导致整个线程池性能下降，为了避免该情况，需要将阻塞任务提交到一个新的线程池中，或使用CompletableFuture等异步编程工具来处理阻塞任务

public class BlockingTaskDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
 
        CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Thread.sleep(5);
                return "xxx";
            } catch (InterruptedException e) {
                return null;
            }
        }, pool);
 
        try {
            String result = future.get();
            System.out.println(result);
        } catch (Exception e) {
            pool.shutdown();
        }
    }
}

2.4 原理

        ForkJoinPool内部有多个任务队列（一个工作线程对应一个工作队列），当调用invoke、submit方法提交任务时，会根据一定路由规则将任务提交到任务队列中，任务执行过程中创建了子任务，则将子任务也提交到任务队列

        即使线程任务队列空了，也能通过“任务窃取”机制，去获得其它线程的任务并执行

2.4.1 工作线程

        ForkJoinWorkerThread是ForkJoinPool中专门用于执行的线程，当该线程被创建时，会注册一个WorkQueue到ForkJoinPool中，是该线程专门用来存储自己任务的队列；被存储在WorkQueue[]的奇数位

        WorkQueue[]数组用于存储所有线程的WorkQueue；偶数位置存放外部线程提交的任务（这也是为什么CompletableFuture能够放，ForkJoinPool线程池的原因，偶数位置的WorkQueue[]保存线程池的一般逻辑）

        在ForkJoinPool中，WorkQueue[]奇数位才属于ForkJoinWorkerThread，窃取任务也是在该位置上窃取

2.4.2 工作窃取

        允许空闲线程从WorkQueue[]的奇数位获取任务

        push、pop：当前线程操作；poll：窃取其它线程的WorkQueue