Java多线程之ForkJoinPool 分支/合并框架 工作窃取

说明

1. 分支–合并框架：把一个大任务，分解并分配给多个线程并行执行，最后对结果进行合并。
   

工作窃取

  ForkJoinPool的底层是工作窃取模式，其作用是：由于对多个任务分解并行处理，如果出现有些线程执行快，有些线程执行慢，在最后合并的时候，快的线程需要等待慢的线程，造成性能下降的问题。因此，执行快的线程会窃取执行慢的线程队列的任务，加入到自己的线程中来，从而提高性能效率。

  其他官方解释：相对于一般的线程池实现， fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中， 如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行， 那么该线程会处于等待状态。 而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。 那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间， 提高了性能。

性能比较

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.stream.LongStream;

class TestForkJoinPool {

public static void main(String[] args) {
Instant start = Instant.now();

ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 50000000000L);

Long sum = pool.invoke(task);

System.out.println(sum);

Instant end = Instant.now();

System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//166-1996-10590
}

@Test
public void test1() {
Instant start = Instant.now();

long sum = 0L;

for (long i = 0L; i <= 50000000000L; i++) {
sum += i;
}

System.out.println(sum);

Instant end = Instant.now();

System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//35-3142-15704
}

//java8 新特性
@Test
public void test2() {
Instant start = Instant.now();

Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L)
.parallel()
.reduce(0L, Long::sum);

System.out.println(sum);

Instant end = Instant.now();

System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//1536-8118
}

}

class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {
private long start;
private long end;

//临界值
private static final long THURSHOLD = 10000L;

public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}

@Override
protected Long compute() {
long length = end - start;
if (length <= THURSHOLD) {
long sum = 0L;
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
} else {
long middle = (start + end) / 2;

ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
left.fork(); //进行拆分，同时压入线程队列

ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end);
right.fork(); //

return left.join() + right.join();
}
}
}

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