Golang的Fork/Join实现代码

目录
  • 1、Fork/Join是什么
  • 2、Golang中的Fork/Join实现
  • 3、测试验证
  • 4、小优化
  • 5、后续计划

做过Java开发的同学肯定知道,JDK7加入的Fork/Join是一个非常优秀的设计,到了JDK8,又结合并行流中进行了优化和增强,是一个非常好的工具。

1、Fork/Join是什么

Fork/Join本质上是一种任务分解,即:将一个很大的任务分解成若干个小任务,然后再对小任务进一步分解,直到最小颗粒度,然后并发执行。

这么做的优点很明显,就是可以大幅提升计算性能,缺点嘛,也有一点,那就是资源开销要大一些。

在网上找了一张图,任务分解就是这个意思:

2、Golang中的Fork/Join实现

对于Golang中的Fork/Join的实现,我参考了JDK的源码,利用了Goroutine特性,这样就能充分利用MPG模型,不必自己再处理任务窃取等问题了,用起来还是蛮爽的。

废话不多说,请看代码:

package like_fork_join

import (
    "fmt"
    "github.com/oklog/ulid/v2"
)

const defaultPageSize = 10

type MyForkJoinTask struct {
    size int
}

// NewMyTask 初始化一个任务
func NewMyTask(pageSize int) *MyForkJoinTask {
    var size = defaultPageSize
    if pageSize > size {
        size = pageSize
    }
    return &MyForkJoinTask{
        size: size,
    }
}

// Do 执行任务时,传入一个切片
func (t *MyForkJoinTask) Do(numbers []int) int {
    JoinCh := make(chan bool, 1)
    resultCh := make(chan int, 1)
    t.do(numbers, JoinCh, resultCh, ulid.Make().String())
    result := <-resultCh
    return result
}

func (t *MyForkJoinTask) do(numbers []int, joinCh chan bool, resultCh chan int, id string) {
    defer func() {
        joinCh <- true
        close(joinCh)
        close(resultCh)
    }()
    fmt.Printf("id %s numbers %+v\n", id, numbers)
    // 任务小于最小颗粒度时,直接执行逻辑(此处是求和),不再拆分,否则进行分治
    if len(numbers) <= t.size {
        var sum = 0
        for _, number := range numbers {
            sum += number
        }
        resultCh <- sum
        fmt.Printf("id %s numbers %+v, result %+v\n", id, numbers, sum)
        return
    } else {
        start := 0
        end := len(numbers)
        middle := (start + end) / 2

        // 左
        leftJoinCh := make(chan bool, 1)
        leftResultCh := make(chan int, 1)
        leftId := ulid.Make().String()
        go t.do(numbers[start:middle], leftJoinCh, leftResultCh, id+"->left->"+leftId)

        // 右
        rightJoinCh := make(chan bool, 1)
        rightResultCh := make(chan int, 1)
        rightId := ulid.Make().String()
        go t.do(numbers[middle:], rightJoinCh, rightResultCh, id+"->right->"+rightId)

        // 等待左边和右边分治子任务结束
        var leftDone, rightDone = false, false
        for {
            select {
            case _, ok := <-leftJoinCh:
                if ok {
                    fmt.Printf("left %s join done\n", leftId)
                    leftDone = true
                }
            case _, ok := <-rightJoinCh:
                if ok {
                    fmt.Printf("right %s join done\n", rightId)
                    rightDone = true
                }
            }
            if leftDone && rightDone {
                break
            }
        }

        // 取结果
        var (
            left            = 0
            right           = 0
            leftResultDone  = false
            rightResultDone = false
        )
        for {
            select {
            case l, ok := <-leftResultCh:
                if ok {
                    fmt.Printf("id %s numbers %+v, left %s return: %+v\n", id, numbers, leftId, left)
                    left = l
                    leftResultDone = true
                }
            case r, ok := <-rightResultCh:
                if ok {
                    fmt.Printf("id %s numbers %+v, right %s return: %+v\n", id, numbers, rightId, right)
                    right = r
                    rightResultDone = true
                }
            }
            if leftResultDone && rightResultDone {
                break
            }
        }

        resultCh <- left + right
        return
    }
}

代码也不复杂,有注释,大家耐心读一下就明白了。

3、测试验证

我写了一个比较有压力的测试用例代码,请看:

package like_fork_join

import (
    "fmt"
    "testing"
)

func TestMyTask_Do(t1 *testing.T) {
    type args struct {
        numbers []int
    }
    const max = 10000
    var nums = make([]int, 0, max)
    var want = 0
    for i := 1; i <= max; i++ {
        nums = append(nums, i)
        want += i
    }
    tests := []struct {
        name string
        args args
        want int
    }{
        {name: fmt.Sprintf("sum(1,%d)", max), args: args{numbers: nums}, want: want},
    }
    for _, tt := range tests {
        t1.Run(tt.name, func(t1 *testing.T) {
            for i := 0; i <= 100; i += 5 {
                t := NewMyTask(i)
                if got := t.Do(tt.args.numbers); got != tt.want {
                    t1.Errorf("Do() = %v, want %v", got, tt.want)
                }
            }
        })
    }
}

测试成功:

    --- PASS: TestMyTask_Do/sum(1,10000) (1257.79s)
PASS

4、小优化

删除所有fmt包的控制台输出,再跑单元测试结果:

=== RUN   TestMyTask_Do
--- PASS: TestMyTask_Do (60.53s)
=== RUN   TestMyTask_Do/sum(1,10000)
    --- PASS: TestMyTask_Do/sum(1,10000) (60.53s)
PASS

20万次加法计算,长度为1万的数组的20次计算,60秒搞定,性能巨强,Golang就是棒!

5、后续计划

计划后续再研究研究,看能否把执行任务的逻辑做成泛型和函数闭包,给抽象出来,这样就能单独形成一个通用型的代码包,供外部各种应用程序使用了,不过考虑到goroutine的上下文等问题,估计会让代码比较复杂,眼下这个版本足够简单,也能满足绝大多数场景了。

到此这篇关于Golang的Fork/Join实现的文章就介绍到这了,更多相关Golang的Fork/Join实现内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Java多线程ForkJoinPool实例详解

    引言 java 7提供了另外一个很有用的线程池框架,Fork/Join框架 理论 Fork/Join框架主要有以下两个类组成. * ForkJoinPool 这个类实现了ExecutorService接口和工作窃取算法(Work-Stealing Algorithm).它管理工作者线程,并提供任务的状态信息,以及任务的执行信息 * ForkJoinTask 这个类是一个将在ForkJoinPool执行的任务的基类. Fork/Join框架提供了在一个任务里执行fork()和join()操作的机制

  • 剖析Fork join并发框架工作窃取算法

    目录 什么是Fork/Join框架 工作窃取算法 Fork/Join框架的介绍 使用Fork/Join框架 Fork/Join框架的异常处理 Fork/Join框架的实现原理 Fork/Join源码剖析与算法解析 与ThreadPool的区别 什么是Fork/Join框架 Fork/Join框架是Java7提供了的一个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. 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架,F

  • 浅谈Java Fork/Join并行框架

    初步了解Fork/Join框架 Fork/Join 框架是java7中加入的一个并行任务框架,可以将任务分割成足够小的小任务,然后让不同的线程来做这些分割出来的小事情,然后完成之后再进行join,将小任务的结果组装成大任务的结果.下面的图片展示了这种框架的工作模型: 使用Fork/Join并行框架的前提是我们的任务可以拆分成足够小的任务,而且可以根据小任务的结果来组装出大任务的结果,一个最简单的例子是使用Fork/Join框架来求一个数组中的最大/最小值,这个任务就可以拆成很多小任务,大任务就是

  • 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) For

  • Java ForkJoin框架的原理及用法

    这篇文章主要介绍了Java ForkJoin框架的原理及用法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 ForkJoin分析 一.ForkJoin ForkJoin是由JDK1.7后提供多线并发处理框架.ForkJoin的框架的基本思想是分而治之.什么是分而治之?分而治之就是将一个复杂的计算,按照设定的阈值进行分解成多个计算,然后将各个计算结果进行汇总.相应的ForkJoin将复杂的计算当做一个任务.而分解的多个计算则是当做一个子任务. 二

  • Golang的Fork/Join实现代码

    目录 1.Fork/Join是什么 2.Golang中的Fork/Join实现 3.测试验证 4.小优化 5.后续计划 做过Java开发的同学肯定知道,JDK7加入的Fork/Join是一个非常优秀的设计,到了JDK8,又结合并行流中进行了优化和增强,是一个非常好的工具. 1.Fork/Join是什么 Fork/Join本质上是一种任务分解,即:将一个很大的任务分解成若干个小任务,然后再对小任务进一步分解,直到最小颗粒度,然后并发执行. 这么做的优点很明显,就是可以大幅提升计算性能,缺点嘛,也有

  • Java Fork/Join框架

    Fork/Join框架是ExecutorService接口的一个实现,通过它我们可以实现多进程.Fork/Join可以用来将一个大任务递归的拆分为多个小任务,目标是充分利用所有的资源尽可能增强应用的性能. 和任何ExecutorService接口的实现一样,Fork/Join也会使用线程池来分布式的管理工作线程.Fork/Join框架的独特之处在于它使用了work-stealing(工作窃取)算法.通过这个算法,工作线程在无事可做时可以窃取其它正在繁忙的线程的任务来执行. Fork/Join框架

  • Java通过Fork/Join优化并行计算

    本文实例为大家分享了Java通过Fork/Join优化并行计算的具体代码,供大家参考,具体内容如下 Java代码: package Threads; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; /** * Created by Frank */ public class RecursiveActionDemo extends RecursiveAction { sta

  • golang不到30行代码实现依赖注入的方法

    本文介绍了golang不到30行代码实现依赖注入的方法,分享给大家,具体如下: 项目地址 go-di-demo 本项目依赖 使用标准库实现,无额外依赖 依赖注入的优势 用java的人对于spring框架一定不会陌生,spring核心就是一个IoC(控制反转/依赖注入)容器,带来一个很大的优势是解耦.一般只依赖容器,而不依赖具体的类,当你的类有修改时,最多需要改动一下容器相关代码,业务代码并不受影响. golang的依赖注入原理 总的来说和java的差不多,步骤如下:(golang不支持动态创建对

  • Java并发编程之Fork/Join框架的理解

    一.Fork/Join框架的理解 ForkJoinTask类属于java.util.concurrent 包下: ForkJoinTask类下有2个子类,分别为RecursiveTask和RecursiveAction类:(lz示例中使用RecursiveTask类进行重写compute()方法进行实现数值的累加计算) ForkJoinTask类 将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理,最后将子任务结果合并成最后的计算结果,并进行输出. 二.Fork/Join框架使用示例 示例场景:对数值进

  • 轻轻松松吃透Java并发fork/join框架

    目录 一.概述 二.说一说 RecursiveTask 三. Fork/Join框架基本使用 四.工作顺序图 1.ForkJoinPool构造函数 2.fork方法和join方法 五.使用Fork/Join解决实际问题 1.使用归并算法解决排序问题 2.使用Fork/Join运行归并算法 Fork / Join 是一个工具框架 , 其核心思想在于将一个大运算切成多个小份 , 最大效率的利用资源 , 其主要涉及到三个类 : ForkJoinPool / ForkJoinTask / Recursi

  • Java并发中的Fork/Join 框架机制详解

    什么是 Fork/Join 框架 Fork/Join 框架是一种在 JDk 7 引入的线程池,用于并行执行把一个大任务拆成多个小任务并行执行,最终汇总每个小任务结果得到大任务结果的特殊任务.通过其命名也很容易看出框架主要分为 Fork 和 Join 两个阶段,第一阶段 Fork 是把一个大任务拆分为多个子任务并行的执行,第二阶段 Join 是合并这些子任务的所有执行结果,最后得到大任务的结果. 这里不难发现其执行主要流程:首先判断一个任务是否足够小,如果任务足够小,则直接计算,否则,就拆分成几个

  • Golang多线程刷票的实现代码

    Golang多线程刷票的实现代码 直接用Go语言来写下刷票. package main import ( "fmt" "net/http" ) func vote(a chan int) { for i := 0; i <= 1000; i++ { http.Get("http://survey.news.ifeng.com/accumulator_ext.php?callback=jQuery1820030119983945041895_14906

随机推荐