JDK8新特性Fork/Join的优化

先来简单了解 Fork/Join 框架

Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。 

Fork/Join 框架与传统线程池的区别
采用“工作窃取”模式（work-stealing）：当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

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。

JDK8 对 Fork/Join 的优化

JDK8 对 Fork/Join 的优化：主要是让 Fork/Join 使用起来更加方便。对 Fork/Join 进行了封装，简化使用方式。

对于 JDK8 对 Fork/Join 的底层优化，这里不进行分析。

示例代码

package hanwl.juc.day2;

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;

import org.junit.Test;

public 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 static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;
    
    private long start;
    private long end;
    
    private static final long THURSHOLD = 10000L;  //临界值
    
    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();
        }
    }
    
}