多线程编程之如何使用Fork/Join
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多线程编程之如何使用Fork/Join
编辑时间:2019-05-22 10:51 作者:毛毛小妖 浏览量:43 评论数:0

当我们需要执行大量的小任务时,有经验的Java开发人员都会采用线程池来高效执行这些小任务。然而,有一种任务,例如,对超过1000万个元素的数组进行排序,这种任务本身可以并发执行,但如何拆解成小任务需要在任务执行的过程中动态拆分。这样,大任务可以拆成小任务,小任务还可以继续拆成更小的任务,最后把任务的结果汇总合并,得到最终结果,这种模型就是Fork/Join模型。

Java7引入了Fork/Join框架,我们通过RecursiveTask这个类就可以方便地实现Fork/Join模式。

例如,对一个大数组进行并行求和的RecursiveTask,就可以这样编写:

public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {

    static final int THRESHOLD = 100;
    long[] array;
    int start;
    int end;

    SumTask(long[] array, int start, int end) {
    this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            // 如果任务足够小,直接计算:
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += array[i];
            }
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            System.out.println(String.format("compute %d~%d = %d", start, end, sum));
            return sum;
        }
        // 任务太大,一分为二:
        int middle = (end + start) / 2;
        System.out.println(String.format("split %d~%d ==> %d~%d, %d~%d", start, end, start, middle, middle, end));
        SumTask subtask1 = new SumTask(this.array, start, middle);
        SumTask subtask2 = new SumTask(this.array, middle, end);
        invokeAll(subtask1, subtask2);
        Long subresult1 = subtask1.join();
        Long subresult2 = subtask2.join();
        Long result = subresult1 + subresult2;
        System.out.println("result = " + subresult1 + " + " + subresult2 + " ==> " + result);
        return result;
    }
}

编写这个Fork/Join任务的关键在于,在执行任务的compute()方法内部,先判断任务是不是足够小,如果足够小,就直接计算并返回结果(注意模拟了1秒延时),否则,把自身任务一拆为二,分别计算两个子任务,再返回两个子任务的结果之和。

最后写一个main()方法测试:

public static void main(String[] args) {
	 // 创建随机数组成的数组:
   long[] array = new long[400];
   Random random = new Random(200);
   for(int i=0;i<array.length;i++){
   	long nextLong = random.nextLong();
   	array[i]=nextLong;
   }
   // fork/join task:
   ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool(4); // 最大并发数4
   ForkJoinTask<Long> task = new SumTask(array, 0, array.length);
   long startTime = System.currentTimeMillis();
   Long result = fjp.invoke(task);
   long endTime = System.currentTimeMillis();
   System.out.println("Fork/join sum: " + result + " in " + (endTime - startTime) + " ms.");
}

关键代码是fjp.invoke(task)来提交一个Fork/Join任务并发执行,然后获得异步执行的结果。

我们设置任务的最小阀值是100,当提交一个400大小的任务时,在4核CPU上执行,会一分为二,再二分为四,每个最小子任务的执行时间是1秒,由于是并发4个子任务执行,整个任务最终执行时间大约为1秒。

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