zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 11.ForkJoinPool 分支/合并框架 (工作窃取)

    /*ForkJoinPool 分支/合并框架 (工作窃取)*/

    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(拆到给出的临界值为止),再将一个个的小任务运算的结果 进行join汇总


    Fork/Join 框架 与 线程池的区别

      1.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成 更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,当没有任务执行时,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


      2.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(窃取过来)来执行,这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能

     1 public class TestForkJoinPool {
     2 
     3     public static void main(String[] args) {
     4         ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
     5         //计算  0L,100000000L 的总和,100000000 减去 0 大于 我们给定的临界值 10000,所以会进行拆分,
     6         //拆分成 0 50000000 ; 500000001 100000000 两部分, 50000000 减去 0 又大于我们的临界值,又会继续进行拆分,直到不大于我们给定的临界值,
     7         //这样的话,就拆分成了很多的小任务,每个线程都分配了一些小任务构成自己的任务队列,当有些线程执行完了自己的任务时,不会直接结束线程,
     8         //而是从其他线程的任务队列中 偷取一个任务 放到自己的任务队列中
     9         //如果有线程阻塞了,也不会因为这个线程的阻塞,导致为这个线程分配的任务被阻塞无法执行,其他线程执行完了,会来帮助他的
    10         ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L,100000000L);
    11         
    12         long sum = pool.invoke(task);
    13         
    14         System.out.println(sum);
    15     }
    16 }
    17 
    18 class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {
    19     /**
    20      * 
    21      */
    22     private static final long serialVersionUID = 6145975974734867182L;
    23     private long start;
    24     private long end;
    25     
    26     private static final long THURSHOLD = 10000L;      //临界值 
    27     
    28     public ForkJoinSumCalculate(long start,long end) {
    29         this.start = start;
    30         this.end = end;
    31     }
    32     
    33     
    34     
    35     @Override
    36     protected Long compute() {
    37         long length = end - start;
    38         if(length <= THURSHOLD) {
    39             long sum = 0L;
    40             for(long i = start;i <= end;i++) {
    41                 sum+=i ;
    42             }
    43             return sum;
    44         } else {
    45             long middle = (start + end) / 2;
    46             //又会再一次执行 compute(),但是传入的 参数是拆分之后的
    47             ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle );
    48             left.fork();   //进行拆分,同时压入线程队列
    49             
    50             //又会再一次执行 compute(),但是传入的 参数是拆分之后的
    51             ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end );
    52             right.fork();    //
    53             
    54             return left.join() + right.join();   //结果合并
    55         }
    56 
    57     }
    58     
    59 }
  • 相关阅读:
    17、静态链表
    16、约瑟夫问题
    15、循环链表
    9、插入排序
    14、企业链表
    13、单向链表
    12、顺序表的顺序存储结构
    11、归并排序
    10、快速排序
    原型模式
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuzekun/p/7434709.html
Copyright © 2011-2022 走看看