Fork/Join框架是Java并发包(java.util.concurrent)中用于处理分治任务的并行计算框架。它基于工作窃取(work-stealing)算法实现,能够高效地利用多核处理器资源。
工作原理:
- 任务分解(Fork):将大任务递归地分解为足够小的子任务
- 任务执行:子任务被分配到不同的工作线程执行
- 结果合并(Join):将子任务的计算结果合并得到最终结果
关键组件:
- ForkJoinPool:特殊的线程池,默认创建与处理器核心数相等的线程
- RecursiveTask:用于有返回值的任务
- RecursiveAction:用于无返回值的任务
典型应用场景:
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大规模数据处理(如排序、搜索)
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数学计算(如矩阵运算、斐波那契数列)
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图像处理(如滤镜应用)
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机器学习(如模型训练)
实现示例:
class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
private final long[] array;
private final int start;
private final int end;
private static final int THRESHOLD = 10000; // 任务分解阈值
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) {
// 直接计算小任务
long sum = 0;
for (int i = start; i < end; i++) {
sum += array[i];
}
return sum;
} else {
// 分解任务
int middle = (start + end) / 2;
SumTask left = new SumTask(array, start, middle);
SumTask right = new SumTask(array, middle, end);
// 异步执行子任务
left.fork();
right.fork();
// 合并结果
return left.join() + right.join();
}
}
}
最佳实践:
- 合理设置任务分解阈值(不宜过大或过小)
- 避免在子任务中执行阻塞IO操作
- 注意任务间的独立性
- 对于计算密集型任务效果最佳
性能特点:
- 工作窃取算法能有效平衡各线程负载
- 减少线程间的竞争和同步开销
- 适合处理递归结构的任务
- 在任务量不均匀时仍能保持较高效率
















