Java 并发编程之ForkJoin框架
作者：smileNicky
1、什么是ForkJoin框架
ForkJoin框架是java的JUC包里提供的，用于处理一些比较繁重的任务，会将这个大任务分为多个小任务，多个小任务处理完成后会将结果汇总给Result，体现的是一种“分而治之”的思想。第一步，拆分fork任务，将大任务分为多个小任务；第二步，归并join，会将小任务的处理结果进行归并为一个结果。
2、ForkJoinTask
ForkJoinTask是ForkJoin框架的提供的任务API，ForkJoinTask是一个抽象类，有两个主要的实现类，RecursiveTask和RecursiveAction，其中RecursiveTask和RecursiveAction的主要区别是，RecursiveAction没有返回值，而RecursiveTask是有返回值的
3、ForkJoinPool
ForkJoinPool类是forkjoin框架的线程池实现，基于ExecutorService接口。这个线程池是jdk1.7才加入的，用于管理线程，执行forkjoin的任务。对于线程池的使用，我们使用ThreadPoolExecutor比较多，可以在idea里看一下uml类图，可以看出ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor实现差不多的。
ForkJoinPool() ForkJoinPool(int parallelism) ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory, UncaughtExceptionHandler handler, boolean asyncMode)
几个重要的参数：
parallelism：并行度，并行执行线程，可用指定，也可以不指定，不指定的情况，是根据cpu核数创建可用的线程ForkJoinWorkerThreadFactory：创建线程的工厂实现UncaughtExceptionHandler：因为未知异常中断的回调处理asyncMode：是否异步，默认情况是false
使用时候，可以直接创建ForkJoinPool，可以不传参，不传参的情况，默认指定的线程并行数为Runtime.getRunTime().availableProcessors();，表示根据cpu核数创建可用线程数
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); ArraySortTask task = new ArraySortTask(array , 0 , size); forkJoinPool.submit(task); task.get();
也是可用传参，对并行度进行指定的public ForkJoinPool(int parallelism)， parallelism并行度，并行执行几个线程
将forkjoin任务加入到FrokJoinPool线程池有几种方式
execute()：调用其 fork 方法在多个线程之间拆分工作。invoke()：在ForkJoinPool线程池上调用invoke方法submit()：返回一个Future对象，Future可以进行监控，任务完成后返回结果
4、打印斐波那契数列
ForkJoin框架可以用于一些递归遍历的场景，对于斐波那契数列，你可以比较熟悉，因为在面试中有时候经常问到，斐波那契数列的特点就是最后一项的结果等于前面两项的和
package com.example.concurrent.forkjoin;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
/**
* <pre>
* 斐波那契数列
* </pre>
* <p>
* <pre>
* @author nicky.ma
* 修改记录
* 修改后版本: 修改人： 修改日期: 2021/10/12 16:22 修改内容:
* </pre>
*/
public class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer>{
private int n;
public Fibonacci(int n) {
this.n = n;
}
@Override
protected Integer compute() {
if (n <= 1)
return n;
Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
f1.fork();
Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
f2.fork();
return f1.join() + f2.join();
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
for (int i = 0; i< 10; i++) {
ForkJoinTask task = pool.submit(new Fibonacci(i));
System.out.println(task.get());
}
}
}
5、ForkJoin归并排序
面试题：快速实现对一个长度百万的数组的排序
难点：可以使用归并排序，多线程如何组织实现归并排序
package com.example.concurrent.forkjoin;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;
/**
* <pre>
* 大数组排序
* </pre>
* <p>
* <pre>
* @author mazq
* 修改记录
* 修改后版本: 修改人： 修改日期: 2021/10/12 17:04 修改内容:
* </pre>
*/
public class ArraySortTask extends RecursiveAction{
final long[] array; final int lo, hi;
ArraySortTask(long[] array, int lo, int hi) {
this.array = array; this.lo = lo; this.hi = hi;
}
ArraySortTask(long[] array) { this(array, 0, array.length); }
@Override
protected void compute() {
if (hi - lo < THRESHOLD)
// 少于阀值,使用Arrays.sort 快排
sortSequentially(lo, hi);
else {
/* 归并排序 */
// 取中间值
int mid = (lo + hi) >>> 1;
// 拆分任务
invokeAll(new ArraySortTask(array, lo, mid),
new ArraySortTask(array, mid, hi));
// 归并结果
merge(lo, mid, hi);
}
}
// implementation details follow:
static final int THRESHOLD = 1000;
void sortSequentially(int lo, int hi) {
Arrays.sort(array, lo, hi);
}
void merge(int lo, int mid, int hi) {
long[] buf = Arrays.copyOfRange(array, lo, mid);
for (int i = 0, j = lo, k = mid; i < buf.length; j++)
array[j] = (k == hi || buf[i] < array[k]) ?
buf[i++] : array[k++];
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
int size = 10_000;
long[] array = new long[size];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i< size; i++) {
array[i] = random.nextInt();
}
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
ArraySortTask task = new ArraySortTask(array , 0 , size);
forkJoinPool.submit(task);
task.get();
for (long a : array) {
System.out.println(a);
}
}
}
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!