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輕輕松松吃透Java并發(fā)fork/join框架

 更新時(shí)間:2021年07月23日 11:51:07   作者:索取~~  
fork/join是一個(gè)工具框架 ,本文詳細(xì)的介紹了fork/join框架的具體使用,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

Fork / Join 是一個(gè)工具框架 , 其核心思想在于將一個(gè)大運(yùn)算切成多個(gè)小份 , 最大效率的利用資源 , 其主要涉及到三個(gè)類 : ForkJoinPool / ForkJoinTask / RecursiveTask

一、概述

java.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大師Doug Lea主持編寫,它可以將一個(gè)大的任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)進(jìn)行并行處理,最后將子任務(wù)結(jié)果合并成最后的計(jì)算結(jié)果,并進(jìn)行輸出。本文中對(duì)Fork/Join框架的講解,基于JDK1.8+中的Fork/Join框架實(shí)現(xiàn),參考的Fork/Join框架主要源代碼也基于JDK1.8+。

文章將首先先談?wù)剅ecursive task,然后講解Fork/Join框架的基本使用;接著結(jié)合Fork/Join框架的工作原理來理解其中需要注意的使用要點(diǎn);最后再講解使用Fork/Join框架解決一些實(shí)際問題。

二、說一說 RecursiveTask

RecursiveTask 是一種 ForkJoinTask 的遞歸實(shí)現(xiàn) , 例如可以用于計(jì)算斐波那契數(shù)列 :

 class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
   final int n;
   Fibonacci(int n) { this.n = n; }
   Integer compute() {
     if (n <= 1)
       return n;
     Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
     f1.fork();
     Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
     return f2.compute() + f1.join();
   }
 }

RecursiveTask 繼承了 ForkJoinTask 接口 ,其內(nèi)部有幾個(gè)主要的方法:

// Node 1 : 返回結(jié)果 , 存放最終結(jié)果
V result;
​
// Node 2 : 抽象方法 compute , 用于計(jì)算最終結(jié)果
protected abstract V compute();
​
// Node 3 : 獲取最終結(jié)果
public final V getRawResult() {
        return result;
}
​
// Node 4 : 最終執(zhí)行方法 , 這里是需要調(diào)用具體實(shí)現(xiàn)類compute
protected final boolean exec() {
    result = compute();
    return true;
}

常見使用方式:

@ 
public class ForkJoinPoolService extends RecursiveTask<Integer> {
​
    private static final int THRESHOLD = 2; //閥值
    private int start;
    private int end;
​
    public ForkJoinPoolService(Integer start, Integer end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
​
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            int middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinPoolService leftTask = new ForkJoinPoolService(start, middle);
            ForkJoinPoolService rightTask = new ForkJoinPoolService(middle + 1, end);
            //執(zhí)行子任務(wù)
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();
            //等待子任務(wù)執(zhí)行完,并得到其結(jié)果
            Integer rightResult = rightTask.join();
            Integer leftResult = leftTask.join();
            //合并子任務(wù)
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }
​
}

三、 Fork/Join框架基本使用

這里是一個(gè)簡(jiǎn)單的Fork/Join框架使用示例,在這個(gè)示例中我們計(jì)算了1-1001累加后的值:

/**
 * 這是一個(gè)簡(jiǎn)單的Join/Fork計(jì)算過程,將1—1001數(shù)字相加
 */
public class TestForkJoinPool {

    private static final Integer MAX = 200;

    static class MyForkJoinTask extends RecursiveTask<Integer> {
        // 子任務(wù)開始計(jì)算的值
        private Integer startValue;

        // 子任務(wù)結(jié)束計(jì)算的值
        private Integer endValue;

        public MyForkJoinTask(Integer startValue , Integer endValue) {
            this.startValue = startValue;
            this.endValue = endValue;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {
            // 如果條件成立,說明這個(gè)任務(wù)所需要計(jì)算的數(shù)值分為足夠小了
            // 可以正式進(jìn)行累加計(jì)算了
            if(endValue - startValue < MAX) {
                System.out.println("開始計(jì)算的部分:startValue = " + startValue + ";endValue = " + endValue);
                Integer totalValue = 0;
                for(int index = this.startValue ; index <= this.endValue  ; index++) {
                    totalValue += index;
                }
                return totalValue;
            }
            // 否則再進(jìn)行任務(wù)拆分,拆分成兩個(gè)任務(wù)
            else {
                MyForkJoinTask subTask1 = new MyForkJoinTask(startValue, (startValue + endValue) / 2);
                subTask1.fork();
                MyForkJoinTask subTask2 = new MyForkJoinTask((startValue + endValue) / 2 + 1 , endValue);
                subTask2.fork();
                return subTask1.join() + subTask2.join();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 這是Fork/Join框架的線程池
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Integer> taskFuture =  pool.submit(new MyForkJoinTask(1,1001));
        try {
            Integer result = taskFuture.get();
            System.out.println("result = " + result);
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace(System.out);
        }
    }
}

以上代碼很簡(jiǎn)單,在關(guān)鍵的位置有相關(guān)的注釋說明。這里本文再對(duì)以上示例中的要點(diǎn)進(jìn)行說明。首先看看以上示例代碼的可能執(zhí)行結(jié)果:

開始計(jì)算的部分:startValue = 1;endValue = 126
開始計(jì)算的部分:startValue = 127;endValue = 251
開始計(jì)算的部分:startValue = 252;endValue = 376
開始計(jì)算的部分:startValue = 377;endValue = 501
開始計(jì)算的部分:startValue = 502;endValue = 626
開始計(jì)算的部分:startValue = 627;endValue = 751
開始計(jì)算的部分:startValue = 752;endValue = 876
開始計(jì)算的部分:startValue = 877;endValue = 1001
result = 501501

四、工作順序圖

下圖展示了以上代碼的工作過程概要,但實(shí)際上Fork/Join框架的內(nèi)部工作過程要比這張圖復(fù)雜得多,例如如何決定某一個(gè)recursive task是使用哪條線程進(jìn)行運(yùn)行;再例如如何決定當(dāng)一個(gè)任務(wù)/子任務(wù)提交到Fork/Join框架內(nèi)部后,是創(chuàng)建一個(gè)新的線程去運(yùn)行還是讓它進(jìn)行隊(duì)列等待。

所以如果不深入理解Fork/Join框架的運(yùn)行原理,只是根據(jù)之上最簡(jiǎn)單的使用例子觀察運(yùn)行效果,那么我們只能知道子任務(wù)在Fork/Join框架中被拆分得足夠小后,并且其內(nèi)部使用多線程并行完成這些小任務(wù)的計(jì)算后再進(jìn)行結(jié)果向上的合并動(dòng)作,最終形成頂層結(jié)果。不急,一步一步來,我們先從這張概要的過程圖開始討論。

圖中最頂層的任務(wù)使用submit方式被提交到Fork/Join框架中,后者將前者放入到某個(gè)線程中運(yùn)行,工作任務(wù)中的compute方法的代碼開始對(duì)這個(gè)任務(wù)T1進(jìn)行分析。如果當(dāng)前任務(wù)需要累加的數(shù)字范圍過大(代碼中設(shè)定的是大于200),則將這個(gè)計(jì)算任務(wù)拆分成兩個(gè)子任務(wù)(T1.1和T1.2),每個(gè)子任務(wù)各自負(fù)責(zé)計(jì)算一半的數(shù)據(jù)累加,請(qǐng)參見代碼中的fork方法。如果當(dāng)前子任務(wù)中需要累加的數(shù)字范圍足夠?。ㄐ∮诘扔?00),就進(jìn)行累加然后返回到上層任務(wù)中。

1、ForkJoinPool構(gòu)造函數(shù)

ForkJoinPool有四個(gè)構(gòu)造函數(shù),其中參數(shù)最全的那個(gè)構(gòu)造函數(shù)如下所示:

public ForkJoinPool(int parallelism,
                        ForkJoinWorkerThreadFactory factory,
                        UncaughtExceptionHandler handler,
                        boolean asyncMode)
  • parallelism:可并行級(jí)別,F(xiàn)ork/Join框架將依據(jù)這個(gè)并行級(jí)別的設(shè)定,決定框架內(nèi)并行執(zhí)行的線程數(shù)量。并行的每一個(gè)任務(wù)都會(huì)有一個(gè)線程進(jìn)行處理,但是千萬不要將這個(gè)屬性理解成Fork/Join框架中最多存在的線程數(shù)量,也不要將這個(gè)屬性和ThreadPoolExecutor線程池中的corePoolSize、maximumPoolSize屬性進(jìn)行比較,因?yàn)镕orkJoinPool的組織結(jié)構(gòu)和工作方式與后者完全不一樣。而后續(xù)的討論中,讀者還可以發(fā)現(xiàn)Fork/Join框架中可存在的線程數(shù)量和這個(gè)參數(shù)值的關(guān)系并不是絕對(duì)的關(guān)聯(lián)(有依據(jù)但并不全由它決定)。
  • factory:當(dāng)Fork/Join框架創(chuàng)建一個(gè)新的線程時(shí),同樣會(huì)用到線程創(chuàng)建工廠。只不過這個(gè)線程工廠不再需要實(shí)現(xiàn)ThreadFactory接口,而是需要實(shí)現(xiàn)ForkJoinWorkerThreadFactory接口。后者是一個(gè)函數(shù)式接口,只需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)名叫newThread的方法。在Fork/Join框架中有一個(gè)默認(rèn)的ForkJoinWorkerThreadFactory接口實(shí)現(xiàn):DefaultForkJoinWorkerThreadFactory。
  • handler:異常捕獲處理器。當(dāng)執(zhí)行的任務(wù)中出現(xiàn)異常,并從任務(wù)中被拋出時(shí),就會(huì)被handler捕獲。
  • asyncMode:這個(gè)參數(shù)也非常重要,從字面意思來看是指的異步模式,它并不是說Fork/Join框架是采用同步模式還是采用異步模式工作。Fork/Join框架中為每一個(gè)獨(dú)立工作的線程準(zhǔn)備了對(duì)應(yīng)的待執(zhí)行任務(wù)隊(duì)列,這個(gè)任務(wù)隊(duì)列是使用數(shù)組進(jìn)行組合的雙向隊(duì)列。即是說存在于隊(duì)列中的待執(zhí)行任務(wù),即可以使用先進(jìn)先出的工作模式,也可以使用后進(jìn)先出的工作模式。

當(dāng)asyncMode設(shè)置為ture的時(shí)候,隊(duì)列采用先進(jìn)先出方式工作;反之則是采用后進(jìn)先出的方式工作,該值默認(rèn)為false

......
asyncMode ? FIFO_QUEUE : LIFO_QUEUE,
......

ForkJoinPool還有另外兩個(gè)構(gòu)造函數(shù),一個(gè)構(gòu)造函數(shù)只帶有parallelism參數(shù),既是可以設(shè)定Fork/Join框架的最大并行任務(wù)數(shù)量;另一個(gè)構(gòu)造函數(shù)則不帶有任何參數(shù),對(duì)于最大并行任務(wù)數(shù)量也只是一個(gè)默認(rèn)值——當(dāng)前操作系統(tǒng)可以使用的CPU內(nèi)核數(shù)量(Runtime.getRuntime().availableProcessors())。實(shí)際上ForkJoinPool還有一個(gè)私有的、原生構(gòu)造函數(shù),之上提到的三個(gè)構(gòu)造函數(shù)都是對(duì)這個(gè)私有的、原生構(gòu)造函數(shù)的調(diào)用。

......
private ForkJoinPool(int parallelism,
                         ForkJoinWorkerThreadFactory factory,
                         UncaughtExceptionHandler handler,
                         int mode,
                         String workerNamePrefix) {
        this.workerNamePrefix = workerNamePrefix;
        this.factory = factory;
        this.ueh = handler;
        this.config = (parallelism & SMASK) | mode;
        long np = (long)(-parallelism); // offset ctl counts
        this.ctl = ((np << AC_SHIFT) & AC_MASK) | ((np << TC_SHIFT) & TC_MASK);
    }
......

如果你對(duì)Fork/Join框架沒有特定的執(zhí)行要求,可以直接使用不帶有任何參數(shù)的構(gòu)造函數(shù)。也就是說推薦基于當(dāng)前操作系統(tǒng)可以使用的CPU內(nèi)核數(shù)作為Fork/Join框架內(nèi)最大并行任務(wù)數(shù)量,這樣可以保證CPU在處理并行任務(wù)時(shí),盡量少發(fā)生任務(wù)線程間的運(yùn)行狀態(tài)切換(實(shí)際上單個(gè)CPU內(nèi)核上的線程間狀態(tài)切換基本上無法避免,因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)同時(shí)運(yùn)行多個(gè)線程和多個(gè)進(jìn)程)。

2、fork方法和join方法

Fork/Join框架中提供的fork方法和join方法,可以說是該框架中提供的最重要的兩個(gè)方法,它們和parallelism“可并行任務(wù)數(shù)量”配合工作,可以導(dǎo)致拆分的子任務(wù)T1.1、T1.2甚至TX在Fork/Join框架中不同的運(yùn)行效果。例如TX子任務(wù)或等待其它已存在的線程運(yùn)行關(guān)聯(lián)的子任務(wù),或在運(yùn)行TX的線程中“遞歸”執(zhí)行其它任務(wù),又或者啟動(dòng)一個(gè)新的線程運(yùn)行子任務(wù)……

fork方法用于將新創(chuàng)建的子任務(wù)放入當(dāng)前線程的work queue隊(duì)列中,F(xiàn)ork/Join框架將根據(jù)當(dāng)前正在并發(fā)執(zhí)行ForkJoinTask任務(wù)的ForkJoinWorkerThread線程狀態(tài),決定是讓這個(gè)任務(wù)在隊(duì)列中等待,還是創(chuàng)建一個(gè)新的ForkJoinWorkerThread線程運(yùn)行它,又或者是喚起其它正在等待任務(wù)的ForkJoinWorkerThread線程運(yùn)行它。

這里面有幾個(gè)元素概念需要注意,F(xiàn)orkJoinTask任務(wù)是一種能在Fork/Join框架中運(yùn)行的特定任務(wù),也只有這種類型的任務(wù)可以在Fork/Join框架中被拆分運(yùn)行和合并運(yùn)行。ForkJoinWorkerThread線程是一種在Fork/Join框架中運(yùn)行的特性線程,它除了具有普通線程的特性外,最主要的特點(diǎn)是每一個(gè)ForkJoinWorkerThread線程都具有一個(gè)獨(dú)立的任務(wù)等待隊(duì)列(work queue),這個(gè)任務(wù)隊(duì)列用于存儲(chǔ)在本線程中被拆分的若干子任務(wù)。

join方法用于讓當(dāng)前線程阻塞,直到對(duì)應(yīng)的子任務(wù)完成運(yùn)行并返回執(zhí)行結(jié)果。或者,如果這個(gè)子任務(wù)存在于當(dāng)前線程的任務(wù)等待隊(duì)列(work queue)中,則取出這個(gè)子任務(wù)進(jìn)行“遞歸”執(zhí)行。其目的是盡快得到當(dāng)前子任務(wù)的運(yùn)行結(jié)果,然后繼續(xù)執(zhí)行。

五、使用Fork/Join解決實(shí)際問題

之前所舉的的例子是使用Fork/Join框架完成1-1000的整數(shù)累加。這個(gè)示例如果只是演示Fork/Join框架的使用,那還行,但這種例子和實(shí)際工作中所面對(duì)的問題還有一定差距。本篇文章我們使用Fork/Join框架解決一個(gè)實(shí)際問題,就是高效排序的問題。

1.使用歸并算法解決排序問題

排序問題是我們工作中的常見問題。目前也有很多現(xiàn)成算法是為了解決這個(gè)問題而被發(fā)明的,例如多種插值排序算法、多種交換排序算法。而并歸排序算法是目前所有排序算法中,平均時(shí)間復(fù)雜度較好(O(nlgn)),算法穩(wěn)定性較好的一種排序算法。它的核心算法思路將大的問題分解成多個(gè)小問題,并將結(jié)果進(jìn)行合并。

整個(gè)算法的拆分階段,是將未排序的數(shù)字集合,從一個(gè)較大集合遞歸拆分成若干較小的集合,這些較小的集合要么包含最多兩個(gè)元素,要么就認(rèn)為不夠小需要繼續(xù)進(jìn)行拆分。

那么對(duì)于一個(gè)集合中元素的排序問題就變成了兩個(gè)問題:1、較小集合中最多兩個(gè)元素的大小排序;2、如何將兩個(gè)有序集合合并成一個(gè)新的有序集合。第一個(gè)問題很好解決,那么第二個(gè)問題是否會(huì)很復(fù)雜呢?實(shí)際上第二個(gè)問題也很簡(jiǎn)單,只需要將兩個(gè)集合同時(shí)進(jìn)行一次遍歷即可完成——比較當(dāng)前集合中最小的元素,將最小元素放入新的集合,它的時(shí)間復(fù)雜度為O(n):

以下是歸并排序算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn):

package test.thread.pool.merge;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

/**
 * 歸并排序
 * @author yinwenjie
 */
public class Merge1 {

    private static int MAX = 10000;

    private static int inits[] = new int[MAX];

    // 這是為了生成一個(gè)數(shù)量為MAX的隨機(jī)整數(shù)集合,準(zhǔn)備計(jì)算數(shù)據(jù)
    // 和算法本身并沒有什么關(guān)系
    static {
        Random r = new Random();
        for(int index = 1 ; index <= MAX ; index++) {
            inits[index - 1] = r.nextInt(10000000);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        int results[] = forkits(inits); 
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        // 如果參與排序的數(shù)據(jù)非常龐大,記得把這種打印方式去掉
        System.out.println("耗時(shí)=" + (endTime - beginTime) + " | " + Arrays.toString(results));       
    }

    // 拆分成較小的元素或者進(jìn)行足夠小的元素集合的排序
    private static int[] forkits(int source[]) {
        int sourceLen = source.length;
        if(sourceLen > 2) {
            int midIndex = sourceLen / 2;
            int result1[] = forkits(Arrays.copyOf(source, midIndex));
            int result2[] = forkits(Arrays.copyOfRange(source, midIndex , sourceLen));
            // 將兩個(gè)有序的數(shù)組,合并成一個(gè)有序的數(shù)組
            int mer[] = joinInts(result1 , result2);
            return mer;
        } 
        // 否則說明集合中只有一個(gè)或者兩個(gè)元素,可以進(jìn)行這兩個(gè)元素的比較排序了
        else {
            // 如果條件成立,說明數(shù)組中只有一個(gè)元素,或者是數(shù)組中的元素都已經(jīng)排列好位置了
            if(sourceLen == 1
                || source[0] <= source[1]) {
                return source;
            } else {
                int targetp[] = new int[sourceLen];
                targetp[0] = source[1];
                targetp[1] = source[0];
                return targetp;
            }
        }
    }

    /**
     * 這個(gè)方法用于合并兩個(gè)有序集合
     * @param array1
     * @param array2
     */
    private static int[] joinInts(int array1[] , int array2[]) {
        int destInts[] = new int[array1.length + array2.length];
        int array1Len = array1.length;
        int array2Len = array2.length;
        int destLen = destInts.length;

        // 只需要以新的集合destInts的長(zhǎng)度為標(biāo)準(zhǔn),遍歷一次即可
        for(int index = 0 , array1Index = 0 , array2Index = 0 ; index < destLen ; index++) {
            int value1 = array1Index >= array1Len?Integer.MAX_VALUE:array1[array1Index];
            int value2 = array2Index >= array2Len?Integer.MAX_VALUE:array2[array2Index];
            // 如果條件成立,說明應(yīng)該取數(shù)組array1中的值
            if(value1 < value2) {
                array1Index++;
                destInts[index] = value1;
            }
            // 否則取數(shù)組array2中的值
            else {
                array2Index++;
                destInts[index] = value2;
            }
        }

        return destInts;
    }
}

以上歸并算法對(duì)1萬條隨機(jī)數(shù)進(jìn)行排序只需要2-3毫秒,對(duì)10萬條隨機(jī)數(shù)進(jìn)行排序只需要20毫秒左右的時(shí)間,對(duì)100萬條隨機(jī)數(shù)進(jìn)行排序的平均時(shí)間大約為160毫秒(這還要看隨機(jī)生成的待排序數(shù)組是否本身的凌亂程度)??梢姎w并算法本身是具有良好的性能的。使用JMX工具和操作系統(tǒng)自帶的CPU監(jiān)控器監(jiān)視應(yīng)用程序的執(zhí)行情況,可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)算法是單線程運(yùn)行的,且同一時(shí)間CPU只有單個(gè)內(nèi)核在作為主要的處理內(nèi)核工作:

JMX中觀察到的線程情況:

CPU的運(yùn)作情況:

2.使用Fork/Join運(yùn)行歸并算法

但是隨著待排序集合中數(shù)據(jù)規(guī)模繼續(xù)增大,以上歸并算法的代碼實(shí)現(xiàn)就有一些力不從心了,例如以上算法對(duì)1億條隨機(jī)數(shù)集合進(jìn)行排序時(shí),耗時(shí)為27秒左右。

接著我們可以使用Fork/Join框架來優(yōu)化歸并算法的執(zhí)行性能,將拆分后的子任務(wù)實(shí)例化成多個(gè)ForkJoinTask任務(wù)放入待執(zhí)行隊(duì)列,并由Fork/Join框架在多個(gè)ForkJoinWorkerThread線程間調(diào)度這些任務(wù)。如下圖所示:

以下為使用Fork/Join框架后的歸并算法代碼,請(qǐng)注意joinInts方法中對(duì)兩個(gè)有序集合合并成一個(gè)新的有序集合的代碼,是沒有變化的可以參見本文上一小節(jié)中的內(nèi)容。所以在代碼中就不再贅述了:

......
/**
 * 使用Fork/Join框架的歸并排序算法
 * @author yinwenjie
 */
public class Merge2 {

    private static int MAX = 100000000;

    private static int inits[] = new int[MAX];

    // 同樣進(jìn)行隨機(jī)隊(duì)列初始化,這里就不再贅述了
    static {
        ......
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {   
        // 正式開始
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        MyTask task = new MyTask(inits);
        ForkJoinTask<int[]> taskResult = pool.submit(task);
        try {
            taskResult.get();
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace(System.out);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗時(shí)=" + (endTime - beginTime));      
    }

    /**
     * 單個(gè)排序的子任務(wù)
     * @author yinwenjie
     */
    static class MyTask extends RecursiveTask<int[]> {

        private int source[];

        public MyTask(int source[]) {
            this.source = source;
        }

        /* (non-Javadoc)
         * @see java.util.concurrent.RecursiveTask#compute()
         */
        @Override
        protected int[] compute() {
            int sourceLen = source.length;
            // 如果條件成立,說明任務(wù)中要進(jìn)行排序的集合還不夠小
            if(sourceLen > 2) {
                int midIndex = sourceLen / 2;
                // 拆分成兩個(gè)子任務(wù)
                MyTask task1 = new MyTask(Arrays.copyOf(source, midIndex));
                task1.fork();
                MyTask task2 = new MyTask(Arrays.copyOfRange(source, midIndex , sourceLen));
                task2.fork();
                // 將兩個(gè)有序的數(shù)組,合并成一個(gè)有序的數(shù)組
                int result1[] = task1.join();
                int result2[] = task2.join();
                int mer[] = joinInts(result1 , result2);
                return mer;
            } 
            // 否則說明集合中只有一個(gè)或者兩個(gè)元素,可以進(jìn)行這兩個(gè)元素的比較排序了
            else {
                // 如果條件成立,說明數(shù)組中只有一個(gè)元素,或者是數(shù)組中的元素都已經(jīng)排列好位置了
                if(sourceLen == 1
                    || source[0] <= source[1]) {
                    return source;
                } else {
                    int targetp[] = new int[sourceLen];
                    targetp[0] = source[1];
                    targetp[1] = source[0];
                    return targetp;
                }
            }
        }

        private int[] joinInts(int array1[] , int array2[]) {
            // 和上文中出現(xiàn)的代碼一致
        }
    }
}

使用Fork/Join框架優(yōu)化后,同樣執(zhí)行1億條隨機(jī)數(shù)的排序處理時(shí)間大約在14秒左右,當(dāng)然這還和待排序集合本身的凌亂程度、CPU性能等有關(guān)系。但總體上這樣的方式比不使用Fork/Join框架的歸并排序算法在性能上有30%左右的性能提升。以下為執(zhí)行時(shí)觀察到的CPU狀態(tài)和線程狀態(tài):

JMX中的內(nèi)存、線程狀態(tài):

CPU使用情況:

除了歸并算法代碼實(shí)現(xiàn)內(nèi)部可優(yōu)化的細(xì)節(jié)處,使用Fork/Join框架后,我們基本上在保證操作系統(tǒng)線程規(guī)模的情況下,將每一個(gè)CPU內(nèi)核的運(yùn)算資源同時(shí)發(fā)揮了出來。

到此這篇關(guān)于輕輕松松吃透Java并發(fā)fork/join框架的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java fork/join框架內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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