Java线程(十一)：Fork/Join-Java并行计算框架

并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新奇的词汇了。如今已经有单机多核甚至多机集群并行计算。注意，这里说的是并行，而不是并发。严格的将，并行是指系统内有多个任务同一时候运行，而并发是指系统内有多个任务同一时候存在，不同的任务按时间分片的方式切换运行，因为切换的时间非常短。给人的感觉好像是在同一时候运行。
Java在JDK7之后增加了并行计算的框架Fork/Join，能够解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join採用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务。子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并。这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上运行时，效率最高。伪代码例如以下：

Result solve(Problem problem) {
    if (problem is small)
        directly solve problem
    else {
        split problem into independent parts
        fork new subtasks to solve each part
        join all subtasks
        compose result from subresults
    }
}

Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它能够接收一个ForkJoinTask，并得到计算结果。ForkJoinTask有两个子类。RecursiveTask（有返回值）和RecursiveAction（无返回结果），我们自定义任务时。仅仅需选择这两个类继承就可以。

类图例如以下：

以下来看一个实例：计算一个超大数组全部元素的和。代码例如以下：

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 * @author: shuang.gao  Date: 2015/7/14 Time: 8:16
 */
public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {

    private static final long serialVersionUID = -6196480027075657316L;

    private static final int THRESHOLD = 500000;

    private long[] array;

    private int low;

    private int high;

    public SumTask(long[] array, int low, int high) {
        this.array = array;
        this.low = low;
        this.high = high;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        if (high - low <= THRESHOLD) {
            // 小于阈值则直接计算
            for (int i = low; i < high; i++) {
                sum += array[i];
            }
        } else {
            // 1. 一个大任务切割成两个子任务
            int mid = (low + high) >>> 1;
            SumTask left = new SumTask(array, low, mid);
            SumTask right = new SumTask(array, mid + 1, high);

            // 2. 分别计算
            left.fork();
            right.fork();

            // 3. 合并结果
            sum = left.join() + right.join();
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        long[] array = genArray(1000000);

        System.out.println(Arrays.toString(array));

        // 1. 创建任务
        SumTask sumTask = new SumTask(array, 0, array.length - 1);

        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 2. 创建线程池
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        // 3. 提交任务到线程池
        forkJoinPool.submit(sumTask);

        // 4. 获取结果
        Integer result = sumTask.get();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println(String.format("结果 %s 耗时 %sms", result, end - begin));
    }

    private static long[] genArray(int size) {
        long[] array = new long[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            array[i] = new Random().nextLong();
        }
        return array;
    }
}

我们通过调整阈值（THRESHOLD）。能够发现耗时是不一样的。实际应用中。假设须要切割的任务大小是固定的，能够经过測试，得到最佳阈值；假设大小不是固定的。就须要设计一个可伸缩的算法，来动态计算出阈值。

假设子任务非常多，效率并不一定会高。
未完待续。。

。

---

參考资料

http://gee.cs.oswego.edu/dl/papers/fj.pdf
https://docs.oracle.com/javase/tutorial/essential/concurrency/forkjoin.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-forkjoin/
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp11137.html

本文来自：高爽|Coder。原文地址：http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/46287769，转载请注明。