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指北 | 谈谈ForkJoin框架的设计与实现

2020-05-10 22:56 357 查看

在了解Fork-Join之前，我们得先了解什么是并行计算。

并行计算

相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即指令流水化，也就是流水线技术。比如说生产一辆小汽车，有特定的轮子车间/发动机车间，同时进行各自的生产。空间并行是指使用多个处理器执行并发计算。

以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，任务并行是指每一个线程执行一个分配到的任务，而这些线程则被分配（通常是操作系统内核）到该并行计算体系的各个计算节点中去。

简单来说，并行计算是通过把大问题划分为小问题，运用计算机资源并行的处理子问题，当需要得到大问题的结果时，将小问题的结果按顺序合并起来得到最终结果。这种思想就是分治思想，小到归并排序，大到大数据计算...

Fork-Join

Fork-Join框架是Doug Lea 大神在JDK7引入的。Fork就是把大问题拆分成小问题，也就是大任务拆成多个子任务，并行执行子任务。Join就是把任务的结果按顺序合并起来。

假设我们需要求从 1-1亿之间的数字和，按照Fork-Join的思想，可分为以下三步：

1.定义拆分子任务和合并子任务的规则

划分子任务的规则

首先将任务拆为 1-5千万和 5千万01 - 1亿两个子任务，直到每个子任务计算的数字范围在1万以内的时候，我们才计算这个任务的和。

合并子任务的规则

同一父任务的所有子任务的结果再相加，就是这一父任务的结果。

2.充分利用计算机资源，最大并行的执行子任务

3.充分利用计算机资源，执行合并所有子任务，获得最终的结果

显然一般人做不了后两步，我们只需要把 怎么拆，怎么和 告诉Fork-Join框架，Fork-Join框架就帮我们做好 如何最大并行执行子任务 和 如何最有效合并子任务。

设计原理

如何充分利用计算机资源,最大并行执行子任务?一般小伙伴应该可以想到使用多线程，让线程数等于CPU核数。此时可以充分利用CPU的计算资源。

我们来看一下JDK普通线程池是咋玩的。（不要说你不懂为啥池化 :）

任务都是丢到一个同步队列BlockingQueue中的。如果你了解JDK BlockingQueue的实现，就知道有界的同步队列都是用锁阻塞的，有些push/poll操作还共用一把锁。

问题1:并行的任务有必要共用一个阻塞队列吗？

问题2: 如果任务队列中的任务存在依赖，worker线程只能被阻塞着。啥意思呢？

假设任务队列中存在两个任务task1和task2，task1的执行结果依赖于task2的结果。如果worker1先拉取到task1,结果发现此时task2还没有被执行。则worker1只能阻塞等待别的worker拉取到task2,task2执行完了worker1才能继续执行task1。

如果worker1当发现task1无法继续执行下去时，能够先把它放一边，继续拉取任务执行。这样效率是比较高的。

Work−Stealing

Fork-Join框架通过Work−Stealing算法解决上面两个问题。

每个线程拥有自己的任务队列，并且是双端队列。
线程操作自己的任务队列是LIFO（Last in First out）模式。
线程还可以偷取别的线程任务队列中的任务，模式为FIFO（First in First out）。

显然 每个线程拥有自己的任务队列可以提高获取队列的并行度，

双端任务队列将所属的自己线程的push/pop操作和其他线程的steal操作通过不同的模式区分开。这样只有当Base==Top-1时，pop操作和steal操作才会有冲突。

如何才能准确及时知道Base==Top-1呢，Fork-Join框架的牛逼之处也在于对任务的调度是轻量级的。

steal操作

考虑steal操作，是多个其他线程的同步操作。需要保证：偷到Base处的任务和Base++的原子性，同时Base的值一旦改变，其他线程应该能够马上可见。聪明的小伙伴是不是想到 锁和volatile 了：）

//steal操作 就是 poll()方法
final ForkJoinTask<?> poll() {
ForkJoinTask<?>[] a; int b; ForkJoinTask<?> t;
//array就是双端队列，实际用数组实现。
//base是将要偷的任务下标，base是用volatile修饰的，保证可见性
//top是将要push进去的任务下标，可参考上面示意图
while ((b = base) - top < 0 && (a = array) != null) {
//说明经过while条件初步判断任务队列不为空
//获取base处的任务在任务队列中的偏移量
int j = (((a.length - 1) & b) << ASHIFT) + ABASE;
//用volatile load 语义取出base处的任务t,可以简单理解为一定是最新修改版本的任务
t = (ForkJoinTask<?>)U.getObjectVolatile(a, j);
//再次读取base,判断此时t是否被别的线程偷走
if (base == b) {

if (t != null) {
//如果多次读判断都没啥问题，CAS修改base处的任务t为null
if (U.compareAndSwapObject(a, j, t, null)) {
//如果上面修改成功，表示这个任务被该线程偷到了
//此时就将base指针向前移一位，注意这一步是原子操作，base++就不是了
base = b + 1;
return t;
}
}
else if (b + 1 == top)
// 如果t==null && b + 1 == top，此时任务队列为空
break;
}
}
return null;
}

简单来说，有任务可偷时，通过CAS偷任务保证只有一个线程能偷成功，偷成功的这个线程接着修改volatile base指针，使得马上对其他线程可见。同时通过前面的多次读判断减少后期CAS并发的冲突概率。 没任务可偷时，通过CAS偷任务失败可以判断出来。

请小伙伴一句句看上面的代码，阿姨都注释出来了。虽然上面并没有锁，，但是小伙伴想想锁其实是悲观控制并发的思想，是不是可以拆成多次读判断 + CAS原子修改的乐观思想来控制并发。只要最终保证只有一个能修改成功就可以了。

push操作

考虑push操作，是任务队列所属的线程才能操作，天生线程安全： 不需要通过CAS或锁来保证同步，只需要原子的修改top处任务 和 top向前移一位 就可以了。同理，top也不需要用volatile修饰。

final void push(ForkJoinTask<?> task) {
ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinPool p;
int b = base, s = top, n;
if ((a = array) != null) {    // ignore if queue removed
int m = a.length - 1;     // fenced write for task visibility
//更新双端队列array的top处任务为task，直接原子更新，非CAS操作
//因为这个方法只会被array所属的线程调用，所以这里是线程安全的
U.putOrderedObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, task);
//top指针向前移一位
U.putOrderedInt(this, QTOP, s + 1);
if ((n = s - b) <= 1) {
//说明未push前队列中最多有一个任务
if ((p = pool) != null)
//此时唤醒其他等待的线程，表示整体pool中有事情可以做了。。
p.signalWork(p.workQueues, this);
}
else if (n >= m)
//队列扩容
growArray();
}
}

小伙伴思考下，这里Base和Top指针会存在任务冲突吗？其实不会哦，因为两个指针都在往前冲，Base永远追赶不上Top。这个方法额外需要做的事情 是 唤醒空闲线程 表示有任务进来了，判断队列是否需要扩容就好。

pop操作

考虑pop操作，虽然任务队列所属的线程才能操作，但是当任务队列只有一个任务时，存在steal操作和pop操作的任务竞争。原理就和steal操作一致了，当CAS修改top-1处任务为空成功时，再更新top值为top-1。

final ForkJoinTask<?> pop() {
ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinTask<?> t; int m;
if ((a = array) != null && (m = a.length - 1) >= 0) {
for (int s; (s = top - 1) - base >= 0;) {
long j = ((m & s) << ASHIFT) + ABASE;
if ((t = (ForkJoinTask<?>)U.getObject(a, j)) == null)
break;
if (U.compareAndSwapObject(a, j, t, null)) {
U.putOrderedInt(this, QTOP, s);
return t;
}
}
}
return null;
}

注意这个pop操作并没有steal操作那么多次预读避免并发竞争，小姐姐yy是因为pop操作只有在任务队列中只有一个任务时，才会存在和Steal操作的竞争问题。而Steal操作也时时可能存在多个其他线程的竞争问题的。

通过上面三个任务调度方法的分析，你有没有感受到一丝丝FJ的调度轻量级呢？

总结一下：Fork-Join框架通过将共享的任务队列拆分成线程独有的双端任务队列，多线程steal操作通过多次读和CAS保证同步，steal操作和pop操作 通过CAS 保证同步，push操作线程安全，不需要同步。

问题是什么时候线程消费自己的任务队列中的任务，什么时候会去偷别的线程的任务，一个任务在Fork-Join框架中的生命周期是怎样的，又是怎么流转的？

Fork-Join框架使用

要能回答上面的问题，我们先看一下如何使用Fork-Join框架。上面这三个方法并不是我们能直接调用的，这三个方法是Fork-Join自己在合适的时机自己调用的。像最开始所说，使用者只需要： 定义好拆分子任务和合并子任务的规则的大任务，并且把任务丢给ForkJoinPool就好

求 1-1亿之间的数字和

Step1.定义一个求和的任务类

继承RecursiveTask类,重写其compute()方法：

RecursiveTask如其名，是一个归并任务。compute()方法是具体如何拆分，如何归并的实现。fork()方法就是在确定拆分子任务规则时调用的，该方法会把子任务push到当前线程自己的任务队列中；join()方法就是在确定合并子任务的规则时调用的，该方法会等待直到返回子任务的结果。

public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
private long[] numbers;
private int from;
private int to;

public SumTask(long[] numbers, int from, int to) {
this.numbers = numbers;
this.from = from;
this.to = to;
}

@Override
protected Long compute() {
//拆分子任务的规则：
// 1.当需要计算的数字小于6时，直接计算结果
if (to - from < 6) {
long total = 0;
for (int i = from; i <= to; i++) {
total += numbers[i];
}
return total;
// 2.否则，把任务一分为二，递归计算
} else {
int middle = (from + to) / 2;
//构造子任务
SumTask taskLeft = new SumTask(numbers, from, middle);
SumTask taskRight = new SumTask(numbers, middle+1, to);
//将子任务添加到任务队列，这一步我们还是要做了
taskLeft.fork();
taskRight.fork();

//合并所有子任务的规则：所有子任务的结果相加
return taskLeft.join() + taskRight.join();
}
}
}

在等待子任务结果的时候，线程被阻塞了吗？

（当然没有，这段时间其实就会偷任务来做。后面我们再分析：）

Step2.构造一个Fork-Join线程池，把上面的求和大任务SumTask丢进去

public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
SumTask sumTask =  new SumTask(numbers, 0, numbers.length-1)
long result = pool.invoke(sumTask);
System.out.println(result);
}

从这里，我们可以看到任务丢进线程池是调用的pool.invoke(sumTask)

（熟悉JDK线程池实现的小伙伴可以结合上面ForkJoin框架的原理想想任务该如何流转。小姐姐开始了：）

一个归并任务的流转

Step1.任务提交到任务队列

包括invoke等所有任务提交方法最终都会调用ForkJoinPool.externalPush方法。

这里面需要考虑将任务提交到哪个队列？

如果提交到ForkJoinWorkerThread自己的双端任务队列中：不管提交到头还是尾，都会和我们上面分析的三个操作发生任务冲突。而且如何选择负载最小的线程来提交也会增加问题复杂性。

ForkJoinPool中双端任务队列是用数组（volatile WorkQueue[] workQueues）实现的，其中奇数下标存放的是可激活的任务队列，偶数下标存放的是不可激活的任务队列。激活指的是这个队列是否是某个ForkJoin线程的任务队列。

ForkJoinPool.externalPush只能将任务提交到不可激活任务队列，该方法的主要逻辑为：

当提交的任务是pool的第一个任务时，会初始化workQueues，ForkJoinWorkerThread等资源，通过hash算法选择一个偶数下标的workQueue，在TOP处放入任务。同时唤醒ForkJoinWorkerThread开始拉取任务工作。

当提交的任务不是第一个任务，此时workQueues等资源已初始化好。同样需要选择一个偶数下标的workQueue存放任务，如果选中的workQueue只有这一个任务，说明之前线程资源大概率是闲置的状态，会尝试 唤醒（signalWork方法） 一个空闲的ForkJoinWorkerThread开始拉取任务工作。

Step2.ForkJoinWorkerThread的运行

我们先看一下任务的生产和消费模式：

可激活的workQueue自己所属ForkJoinWorkerThread的任务模式是LIFO（Last In First Out）

不可激活的workQueue的任务模式是FIFO（First In First Out）

ForkJoinWorkerThread刚开始运行时会调用ForkJoinWorkerThread.scan方法随机选取一个队列从Base处捞取任务.捞取到任务会调用WorkQueue.runTask方法执行任务，最终对于RecursiveTask任务执行的是RecursiveTask.exec方法。

protected final boolean exec() {
//我们一开始定义SumTask的实现方法：compute
result = compute();
return true;
}

里面调用的就是我们一开始定义SumTask的实现方法：compute方法。

fork所做的事情就是将我们切分的子任务添加到当前ForkJoinWorkerThread自己的workQueue中

if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread)
((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this);

join所做的事情就是等待子任务的返回结果

public final V join() {
int s;
//doJoin会返回执行结果

if ((s = doJoin() & DONE_MASK) != NORMAL)
//结果有异常，抛出异常信息
reportException(s);
//结果无异常，返回正常结果
return getRawResult();
}

讲原理的时候我们提到了当调用join获取任务结果时，ForkJoinWorkerThread会根据当前任务的情况，做出最正确的执行判断，而不是单纯的阻塞等待结果。

Step3.join时执行任务的判断

结合上面求和的例子，我们来看一下求1-10之间的数字和的求和任务的可能join过程：

case1:任务未被偷

假设求和 1-10任务被Thread1执行，fork出两个子任务：1-5 和 6-10，只要Thread1能判断出来要join的任务在自己的任务队列中，那当前join哪个子任务就把它取出来执行就可以。

case2:任务被偷，此时自己的任务队列为空，可以帮助小偷执行它未完成的任务

假设求和 1-10任务被Thread1执行，fork出两个子任务：1-5 和 6-10。6-10已成功执行完成，join返回了结果。但此时发现1-5被Thread2偷走了，自己的任务队列中已经没有任务可以执行了。此时Thread1可以找到小偷Thread2，并偷取Thread2的10-20任务来帮助它执行。