java中fork-join的原理解析

ForkJoinTask就是ForkJoinPool里面的每一个任务。他主要有两个子类：RecursiveAction和RecursiveTask。然后通过fork()方法去分配任务执行任务，通过join()方法汇总任务结果，

这就是整个过程的运用。他有两个子类，使用这两个子类都可以实现我们的任务分配和计算。

（1）RecursiveAction 一个递归无结果的ForkJoinTask（没有返回值）

（2）RecursiveTask 一个递归有结果的ForkJoinTask（有返回值）

ForkJoinPool：中含有一个workQueues队列；

workQueues：由ForkJoinTask数组和workerThread和指向ForkJoinPool的引用；

ForkJoinTask数组负责存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而workerThread数组负责执行这些任务，ForkJoinPool的引用是为了当ForkJoinTask数组中的任务处理完之后再次获取任务交给workerThread进行处理。整个结构大致如下图：

知识点扩展：Java并发Fork-Join框架原理解析

1、什么是Foirk/Join框架

Fork/Join框架是Java7提供用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

2、什么是并行流与顺序流2.1 什么是并行流？

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

2.2 工作窃取模式

某个线程从其他队列里窃取任务来执行，

3、使用Fork/Join框架

/**
 *  累加运算测试
 */
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

    /**
     *
     */
    private static final long serialVersionUID = 7125244951292834932L;

    private long start;// 起始值
    private long end;// 结束值
    private static final long THRESHOLD = 10000L;// 临界值

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;

        if(length <= THRESHOLD) {
            long sum = 0L;

            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }

            return sum;
        }else {
            long middle = (start + end) / 2;// 中间值

            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);// 0-50000000
            left.fork();// 拆分子任务，同时压入线程队列
            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);// 50000001-100000000
            right.fork();// 拆分子任务，同时压入线程队列

            return left.join() + right.join();// 汇总任务结果
        }
    }

    public ForkJoinCalculate() {
    }

    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
}

4、Java8中的并行流和顺序流

4.1顺序流

/**
     * Java8的顺序流
     */
    @Test
    public void test3() {
        Instant start = Instant.now();// java8中新时间日期API

        LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L)
                    .sequential()// 顺序流
                    .reduce(0, Long::sum);

        Instant end = Instant.now();

        // 5780
        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// java8中新时间日期API
    }

4.2步行流

/**
     * Java8的并行流
     */
    @Test
    public void test4() {
        Instant start = Instant.now();// java8中新时间日期API

        LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L)
                    .parallel()// 并行流
                    .reduce(0, Long::sum);

        Instant end = Instant.now();

        // 2392
        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// java8中新时间日期API
    }

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