1. ForkJoin框架介绍
在理解ForkJoin框架前，我们需要区分并行计算和并发计算。并行计算指的是多个处理器或多核上同时处理多个不同的任务，而并发计算是在单个处理器上通过线程轮转执行，实现多任务的交替执行。ForkJoin框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的工具，它特别适合于能够被分解为多个子任务的问题。
1.1. 并行计算与并发计算的区别
并行计算中，多个处理器同时工作，每个处理器都在处理独立的任务。而并发计算是一种逻辑上的同时进行，比如通过线程切换，给用户一种多个任务同时进行的错觉。
// 并行执行任务
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
executorService.execute(new Task1());
executorService.execute(new Task2());
// 并发执行任务，使用单线程
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
singleThreadExecutor.execute(new Task1());
singleThreadExecutor.execute(new Task2());
1.2. ForkJoin框架的使用场景
ForkJoin框架用于任务需要拆分成更小的片段并可以并行处理的情况，如计算密集型任务和分治算法的实现。这个框架对于递归任务和大数据集处理特别有用。
// 使用ForkJoin进行并行计算
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
forkJoinPool.execute(new ForkJoinTask() {
@Override protected Object compute() {
// 任务拆分及并行执行的逻辑
}
});
2. ForkJoin框架原理解析
ForkJoin框架的设计是为了充分利用多核处理器的计算能力，它基于“分而治之”的原则，可以将一个大任务拆分为若干个小任务，直至足够小到可以顺利执行，然后再将这些任务的结果合并得到最终结果。
2.1. Fork/Join 模型基本原理
Fork/Join 并发模型是指将一个大任务fork（拆分）为若干个小任务，拆分到不能再拆为止，然后将这些小任务join（合并）起来，合成原来的大任务。它通常和递归算法一起使用。
public class FibonacciTask extends RecursiveTask<Integer> {
final int n;
FibonacciTask(int n) { this.n = n; }
@Override
protected Integer compute() {
if (n <= 1)
return n;
FibonacciTask f1 = new FibonacciTask(n - 1);
f1.fork();
FibonacciTask f2 = new FibonacciTask(n - 2);
return f2.compute() + f1.join();
}
}
2.2. RecursiveAction 和 RecursiveTask 的作用
在ForkJoin框架中，有两个非常关键的类：RecursiveAction和RecursiveTask。RecursiveAction用于没有返回结果的任务，而RecursiveTask用于有返回结果的任务。
// RecursiveAction的例子
class SimpleRecursiveAction extends RecursiveAction {
private int simulatedWork;
public SimpleRecursiveAction(int simulatedWork) {
this.simulatedWork = simulatedWork;
}
@Override
protected void compute() {
// 任务的拆分和执行逻辑
}
}
// RecursiveTask的例子
class SimpleRecursiveTask extends RecursiveTask<Integer> {
private int simulatedWork;
public SimpleRecursiveTask(int simulatedWork) {
this.simulatedWork = simulatedWork;
}
@Override
protected Integer compute() {
// 任务的拆分和执行逻辑
return simulatedWork;
}
}
这两个抽象类定义了如何拆分任务和如何合并结果。接下来我们将探讨工作窃取算法如何优化ForkJoin框架的性能。
3. 工作窃取算法详解
工作窃取算法是ForkJoin框架高效执行并行任务的秘密所在。此算法允许空闲的线程从其他正忙的线程那里窃取任务来执行，从而最大化CPU利用率和提高整体的处理速度。
3.1. 工作窃取算法的基本原理
工作窃取算法的核心思想是维护一个双端队列（deque），每个工作线程都有自己的一个队列，用于存放分配给这个线程的任务。工作线程使用自己队列的底端去添加任务或移除任务，当一个线程完成了自己队列中的所有任务时，它可以从其他线程的队列的顶端窃取任务来执行。
public class WorkStealingExample {
public void example() {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
forkJoinPool.submit(() -> {
// 工作窃取的具体实现逻辑
});
}
}
3.2. 工作窃取算法在ForkJoin框架中的应用
在ForkJoin框架中，工作窃取算法用于优化不同任务之间的负载平衡。这样可以防止部分核心空闲而其他核心过载的情况，实现了真正的并行加速。
// ForkJoinPool的构造会初始化工作窃取算法需要的结构
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
这种窃取方式是非阻塞的，保证了同时具备高效性和响应性，特别适用于那些创建大量小任务的并行程序。
4. ForkJoinPool 的探究
ForkJoinPool是ForkJoin框架执行任务的核心组件。它是工作窃取算法的执行地，负责管理工作线程和提供任务执行环境。
4.1. ForkJoinPool 类结构与关键方法
ForkJoinPool类包含了管理并行任务执行所需的一切。它维护着多个队列，每个队列对应一个工作线程，队列中存放的是待执行的任务。
// 创建一个ForkJoinPool实例
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
// 提交任务到ForkJoinPool
pool.submit(() -> {
// 你的并行计算任务
});
// 关闭ForkJoinPool
pool.shutdown();
关键方法包括submit(), invoke(), execute()，它们都是用于提交任务给池子，只是他们接收的任务类型或返回值有区别。
4.2. ForkJoinPool 的配置与使用注意事项
当创建ForkJoinPool实例时，可以指定池中并行级别的大小，即同时运行的最大线程数。合理配置ForkJoinPool对于优化性能至关重要。
// 根据处理器核心数创建ForkJoinPool实例
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
使用注意事项：
- 不要把IO密集型任务提交到ForkJoinPool，因为它们会阻塞线程，造成线程闲置。
- 任务执行过程中抛出的异常需要妥善处理，否则可能会导致线程终止。
利用ForkJoinPool的类结构和关键方法能够实现复杂的并行计算模式，提高程序的执行效率。
5. ForkJoin框架的高效使用
为了充分发挥ForkJoin框架的威力，你需要了解如何高效使用它。这不仅涉及到编程模型的选择，也包含了对ForkJoinPool配置的深入理解。
5.1. 分治编程模型与ForkJoin框架的结合
ForkJoin框架非常适合应用于分治类型的任务，即将大任务分解为子任务直到足够小再并发执行。
class SortTask extends RecursiveAction {
final long[] array;
final int lo, hi;
SortTask(long[] array, int lo, int hi) {
this.array = array;
this.lo = lo;
this.hi = hi;
}
@Override
protected void compute() {
if (hi - lo < THRESHOLD)
sortSequentially(lo, hi);
else {
int mid = (lo + hi) >>> 1;
invokeAll(new SortTask(array, lo, mid),
new SortTask(array, mid, hi));
merge(lo, mid, hi);
}
}
}
使用分治模型，可以递归将大任务分解并利用ForkJoin框架高效地执行。
5.2. 线程池的大小对性能的影响
线程池的大小直接影响到程序的性能。在ForkJoin框架中，理想的情况是线程数等于处理器核心数。
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(processors);
通常来讲，对于计算密集型任务，设置线程池大小为处理器核心数可获得最佳性能。对于包含IO操作或是响应中断的任务，可能需要更多的线程来维持CPU的利用率。
6. 范例实战：使用ForkJoin框架
理论配以实践可以更好地帮助理解和掌握ForkJoin框架的使用。以下将提供几个实例程序来展示如何运用ForkJoin框架进行并行计算。
6.1. 一个简单的计算密集型任务
我们先从一个简单的例子开始：使用ForkJoin框架来计算斐波那契数列。
public class FibonacciCompute extends RecursiveTask<Integer> {
final int n;
FibonacciCompute(int n) {
this.n = n;
}
@Override
protected Integer compute() {
if (n <= 1) {
return n;
}
FibonacciCompute f1 = new FibonacciCompute(n - 1);
f1.fork(); // 将此子任务异步执行
FibonacciCompute f2 = new FibonacciCompute(n - 2);
return f2.compute() + f1.join(); // 合并结果
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
int result = pool.invoke(new FibonacciCompute(10));
System.out.println("Fibonacci number: " + result);
}
}
这个程序通过递归方式将计算任务分解为更小的任务，直到任务足够小。
6.2. 一个IO密集型的数据处理任务
ForkJoin框架虽然主要用于计算密集型任务，但也可以处理某些IO密集型任务。例如，你能够在并行任务中进行文件系统的遍历。
public class IOTask extends RecursiveAction {
private Path path;
IOTask(Path path) {
this.path = path;
}
@Override
protected void compute() {
// 遍历文件系统或其他IO密集型操作
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
pool.invoke(new IOTask(Paths.get("/path/to/start")));
}
}
请注意ForkJoin最适合的场景是计算密集型任务，而对于IO密集型任务，可能需要额外的策略来避免线程的空轮询。
6.3. 结果合并与错误处理
在使用ForkJoin框架时，要特别注意结果的合并与错误处理。合并结果通常在任务的join()调用中执行，错误处理可以在适当的地方捕获和处理异常。
// 在典型的Fork/Join使用模式中，需要合并子任务结果
public class MergeTask extends RecursiveTask<ResultType> {
// ...
@Override
protected ResultType compute() {
// 分解任务并合并结果
}
}
7. ForkJoin框架的优化与调试
为了确保ForkJoin框架能提供最佳性能，你需要对其进行监控、调优和调试。以下是一些常见的优化和调试策略。
7.1. 如何监控和调优ForkJoin任务
使用ForkJoinPool提供的监控方法可以获得关于任务执行的有用信息，例如活动线程数、工作队列中的任务数以及偷取任务的次数。
// 创建ForkJoinPool实例并启用性能监控
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(
Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true
);
// 获取和处理监控信息
int activeThreadCount = pool.getActiveThreadCount();
long queuedTaskCount = pool.getQueuedTaskCount();
long stealCount = pool.getStealCount();
7.2. 调试ForkJoin程序的策略
调试ForkJoin程序有时候可能比较复杂，由于其并发和分治的特性，可能导致异常难以追踪，但是Java提供了一些用于调试多线程程序的工具。
// 使用try-catch结构来捕捉异常
try {
pool.invoke(new RecursiveAction() {
@Override
protected void compute() {
if (someConditionThatShouldNotHappen()) {
throw new RuntimeException("Error during task execution");
}
// Task implementation
}
});
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); // 或使用更复杂的异常处理逻辑
}
调优和调试ForkJoin框架程序是一个迭代的过程，可能需要多次的尝试和修改。监控线程池的状态和使用调试工具可以帮助你更快地找到问题的根源。
8. ForkJoin框架与其他并行框架的比较
在Java并发编程的领域中，ForkJoin框架是众多并行处理框架之一。为了更全面地理解ForkJoin框架的定位，我们将其与其他流行的并行框架进行比较。
8.1. ForkJoin与传统线程池的比较
传统的线程池如Executors.newFixedThreadPool()对所有任务采用一个共享的工作队列，而ForkJoin采用工作窃取算法和每个线程一个工作队列的设计，这提高了处理并行任务的效率。
// 传统线程池使用示例
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
executorService.submit(new Task());
// ForkJoin线程池使用示例
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
forkJoinPool.submit(new ForkJoinTask<Void>() { /* ... */ });
对于计算密集型任务，尤其是可以进行合理拆分的任务，ForkJoin往往比传统线程池表现更好。
8.2. ForkJoin与CompletableFuture的比较
CompletableFuture在Java 8中引入，为完成异步计算提供了一个流畅的API。它可以用于构建异步编程模型，但它本身并不含有任务拆分和工作窃取算法。
// CompletableFuture使用示例
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
// 异步操作
});
CompletableFuture适合处理一些更为复杂的异步编程场景，尤其是当涉及到多个阶段或者需要链式调用的时候。 总的来说，ForkJoin框架更适合大任务的递归拆分以及大数据集的并行处理，而CompletableFuture适合于构建较为复杂的异步程序。
