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Java?并發(fā)編程之ForkJoin框架

更新時(shí)間：2021年11月22日 16:40:18 作者：smileNicky

這篇文章主要為大家介紹了Java?ForkJoin框架，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來(lái)幫助,希望能夠給你帶來(lái)幫助

1、什么是ForkJoin框架

ForkJoin框架是java的JUC包里提供的，用于處理一些比較繁重的任務(wù)，會(huì)將這個(gè)大任務(wù)分為多個(gè)小任務(wù)，多個(gè)小任務(wù)處理完成后會(huì)將結(jié)果匯總給Result，體現(xiàn)的是一種“分而治之”的思想。第一步，拆分fork任務(wù)，將大任務(wù)分為多個(gè)小任務(wù)；第二步，歸并join，會(huì)將小任務(wù)的處理結(jié)果進(jìn)行歸并為一個(gè)結(jié)果。

在這里插入圖片描述

2、ForkJoinTask

ForkJoinTask是ForkJoin框架的提供的任務(wù)API，F(xiàn)orkJoinTask是一個(gè)抽象類(lèi)，有兩個(gè)主要的實(shí)現(xiàn)類(lèi)，RecursiveTask和RecursiveAction，其中RecursiveTask和RecursiveAction的主要區(qū)別是，RecursiveAction沒(méi)有返回值，而RecursiveTask是有返回值的

在這里插入圖片描述

3、ForkJoinPool

ForkJoinPool類(lèi)是forkjoin框架的線(xiàn)程池實(shí)現(xiàn)，基于ExecutorService接口。這個(gè)線(xiàn)程池是jdk1.7才加入的，用于管理線(xiàn)程，執(zhí)行forkjoin的任務(wù)。對(duì)于線(xiàn)程池的使用，我們使用ThreadPoolExecutor比較多，可以在idea里看一下uml類(lèi)圖，可以看出ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor實(shí)現(xiàn)差不多的。

在這里插入圖片描述

ForkJoinPool()
ForkJoinPool(int parallelism)
ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory,
 UncaughtExceptionHandler handler, boolean asyncMode)

幾個(gè)重要的參數(shù)：

parallelism：并行度，并行執(zhí)行線(xiàn)程，可用指定，也可以不指定，不指定的情況，是根據(jù)cpu核數(shù)創(chuàng)建可用的線(xiàn)程
ForkJoinWorkerThreadFactory：創(chuàng)建線(xiàn)程的工廠(chǎng)實(shí)現(xiàn)
UncaughtExceptionHandler ：因?yàn)槲粗惓Ｖ袛嗟幕卣{(diào)處理
asyncMode：是否異步，默認(rèn)情況是false

使用時(shí)候，可以直接創(chuàng)建ForkJoinPool，可以不傳參，不傳參的情況，默認(rèn)指定的線(xiàn)程并行數(shù)為Runtime.getRunTime().availableProcessors();，表示根據(jù)cpu核數(shù)創(chuàng)建可用線(xiàn)程數(shù)

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
ArraySortTask task = new ArraySortTask(array , 0 , size);
forkJoinPool.submit(task);
task.get();

也是可用傳參，對(duì)并行度進(jìn)行指定的public ForkJoinPool(int parallelism)， parallelism并行度，并行執(zhí)行幾個(gè)線(xiàn)程

將forkjoin任務(wù)加入到FrokJoinPool線(xiàn)程池有幾種方式

execute()：調(diào)用其 fork 方法在多個(gè)線(xiàn)程之間拆分工作。
invoke()：在ForkJoinPool線(xiàn)程池上調(diào)用invoke方法
submit()：返回一個(gè)Future對(duì)象，F(xiàn)uture可以進(jìn)行監(jiān)控，任務(wù)完成后返回結(jié)果

4、打印斐波那契數(shù)列

ForkJoin框架可以用于一些遞歸遍歷的場(chǎng)景，對(duì)于斐波那契數(shù)列，你可以比較熟悉，因?yàn)樵诿嬖囍杏袝r(shí)候經(jīng)常問(wèn)到，斐波那契數(shù)列的特點(diǎn)就是最后一項(xiàng)的結(jié)果等于前面兩項(xiàng)的和

package com.example.concurrent.forkjoin;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
/**
 * <pre>
 *      斐波那契數(shù)列
 * </pre>
 * <p>
 * <pre>
 * @author nicky.ma
 * 修改記錄
 *    修改后版本:     修改人：  修改日期: 2021/10/12 16:22  修改內(nèi)容:
 * </pre>
 */
public class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer>{
    private int n;
    public Fibonacci(int n) {
        this.n = n;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1)
            return n;
        Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
        f1.fork();
        Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
        f2.fork();
        return f1.join() + f2.join();
    }
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        for (int i = 0; i< 10; i++) {
            ForkJoinTask task = pool.submit(new Fibonacci(i));
            System.out.println(task.get());
        }
    }
}

5、ForkJoin歸并排序

面試題：快速實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)長(zhǎng)度百萬(wàn)的數(shù)組的排序

難點(diǎn)：可以使用歸并排序，多線(xiàn)程如何組織實(shí)現(xiàn)歸并排序

package com.example.concurrent.forkjoin;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;
/**
 * <pre>
 *      大數(shù)組排序
 * </pre>
 * <p>
 * <pre>
 * @author mazq
 * 修改記錄
 *    修改后版本:     修改人：  修改日期: 2021/10/12 17:04  修改內(nèi)容:
 * </pre>
 */
public class ArraySortTask extends RecursiveAction{
    final long[] array; final int lo, hi;
    ArraySortTask(long[] array, int lo, int hi) {
        this.array = array; this.lo = lo; this.hi = hi;
    }
    ArraySortTask(long[] array) { this(array, 0, array.length); }
    @Override
    protected void compute() {
        if (hi - lo < THRESHOLD)
            // 少于閥值,使用Arrays.sort 快排
            sortSequentially(lo, hi);
        else {
            /* 歸并排序 */
            // 取中間值
            int mid = (lo + hi) >>> 1;
            // 拆分任務(wù)
            invokeAll(new ArraySortTask(array, lo, mid),
                    new ArraySortTask(array, mid, hi));
            // 歸并結(jié)果
            merge(lo, mid, hi);
        }
    }
    // implementation details follow:
    static final int THRESHOLD = 1000;
    void sortSequentially(int lo, int hi) {
        Arrays.sort(array, lo, hi);
    }
    void merge(int lo, int mid, int hi) {
        long[] buf = Arrays.copyOfRange(array, lo, mid);
        for (int i = 0, j = lo, k = mid; i < buf.length; j++)
            array[j] = (k == hi || buf[i] < array[k]) ?
                    buf[i++] : array[k++];
    }
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        int size = 10_000;
        long[] array = new long[size];
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i< size; i++) {
            array[i] = random.nextInt();
        }
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ArraySortTask task = new ArraySortTask(array , 0 , size);
        forkJoinPool.submit(task);
        task.get();
        for (long a : array) {
            System.out.println(a);
        }
    }
}