5

教你用Java7的Fork/Join框架开发高并发程序

 2 years ago
source link: https://segmentfault.com/a/1190000040792751
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.

摘要:Fork/Join框架位于J.U.C(java.util.concurrent)中,是Java7中提供的用于执行并行任务的框架,其可以将大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。

本文分享自华为云社区《【高并发】如何使用Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序?》,作者:冰 河。

Fork/Join框架

位于J.U.C(java.util.concurrent)中,是Java7中提供的用于执行并行任务的框架,其可以将大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。基本思想和Hadoop的MapReduce思想类似。
主要采用的是工作窃取算法(某个线程从其他队列里窃取任务来执行),并行分治计算中的一种Work-stealing策略

为什么需要使用工作窃取算法呢?

假如我们需要做一个比较大的任务,我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务,为了减少线程间的竞争,于是把这些子任务分别放到不同的队列里,并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务,线程和队列一一对应,比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完,而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着,不如去帮其他线程干活,于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列,所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争,通常会使用双端队列,被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行,而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取算法的优点

充分利用线程进行并行计算,并减少了线程间的竞争

工作窃取算法的缺点

在某些情况下还是存在竞争,比如双端队列里只有一个任务时。并且该算法会消耗更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。

Fork/Join框架局限性

对于Fork/Join框架而言,当一个任务正在等待它使用Join操作创建的子任务结束时,执行这个任务的工作线程查找其他未被执行的任务,并开始执行这些未被执行的任务,通过这种方式,线程充分利用它们的运行时间来提高应用程序的性能。为了实现这个目标,Fork/Join框架执行的任务有一些局限性,如下所示。

• 任务只能使用Fork和Join操作来进行同步机制,如果使用了其他同步机制,则在同步操作时,工作线程就不能执行其他任务了。比如,在Fork/Join框架中,使任务进行了睡眠,那么,在睡眠期间内,正在执行这个任务的工作线程将不会执行其他任务了。
• 在Fork/Join框架中,所拆分的任务不应该去执行IO操作,比如:读写数据文件
• 任务不能抛出检查异常,必须通过必要的代码来出来这些异常

Fork/Join框架的核心类

Fork/Join框架的核心是两个类:ForkJoinPool和ForkJoinTask。ForkJoinPool负责实现工作窃取算法、管理工作线程、提供关于任务的状态以及执行信息。ForkJoinTask主要提供在任务中执行Fork和Join操作的机制。

示例代码如下:

package io.binghe.concurrency.example.aqs;
 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
@Slf4j
public class ForkJoinTaskExample extends RecursiveTask<Integer> {
    public static final int threshold = 2;
    private int start;
    private int end;
    public ForkJoinTaskExample(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        //如果任务足够小就计算任务
        boolean canCompute = (end - start) <= threshold;
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinTaskExample leftTask = new ForkJoinTaskExample(start, middle);
            ForkJoinTaskExample rightTask = new ForkJoinTaskExample(middle + 1, end);
 
            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();
 
            // 等待任务执行结束合并其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join();
 
            // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkjoinPool = new ForkJoinPool();
 
        //生成一个计算任务,计算1+2+3+4
        ForkJoinTaskExample task = new ForkJoinTaskExample(1, 100);
 
        //执行一个任务
        Future<Integer> result = forkjoinPool.submit(task);
 
        try {
            log.info("result:{}", result.get());
        } catch (Exception e) {
            log.error("exception", e);
        }
    }
}

点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~


About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK