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:

  1. 任务分解(Fork):将大任务递归地分解为足够小的子任务
  2. 任务执行:子任务被分配到不同的工作线程执行
  3. 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:

  1. 大规模数据处理(如排序、搜索)

  2. 数学计算(如矩阵运算、斐波那契数列)

  3. 图像处理(如滤镜应用)

  4. 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:

  1. 合理设置任务分解阈值(不宜过大或过小)
  2. 避免在子任务中执行阻塞IO操作
  3. 注意任务间的独立性
  4. 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