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Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
目录
前言
- ForkJoin是JDK1.7加入的多线程并行处理框架。ForkJoin使用
分而治之的思想，把一个大任务拆分成一个个小任务，然后再聚合，得到最终结果。这有点像Hadoop中的MapReduce。还支持工作窃取。 - 下面附上ForkJoin Java并发动画。
这个Jar包下载地址： https://sourceforge.net/projects/javaconcurrenta/files/，还有很多有意思的动画，帮助我们学习JUC。
什么是工作窃取：假设有A、B两个线程执行一个任务，A比较快，把活儿干完了，这时候A可以把B的一部分活接过来。这样总体来说会加快任务执行速度。
应用
需求
- 假设有这样一个需求：我要统计用户表里全部的金额。这个表里有
17000003条数据。如果我直接用SQL统计很慢，如下图所示。
- 花费了4.563秒才查出来。
- 我发现每次
1000000条还是很快的，如下图所示。
- 我就想是否可以写个程序，拆分成多个小任务，分批查询，然后合并结果。
使用
根据id范围查询求SUM
...省略...
@Override
public long sumRecord(int toId, int fromId) {
QueryWrapper<Users> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
// 用in语句合并成一条SQL，避免多次请求数据库的IO
queryWrapper.ge("id", fromId);
queryWrapper.le("id", toId);
queryWrapper.select("IFNULL(SUM(money),0) as money");
List<Users> users = usersMapper.selectList(queryWrapper);
if (!CollectionUtils.isEmpty(users)) {
return users.get(0).getMoney();
}
return 0;
}
...省略...
创建任务类和测试用例
...省略...
@Test
public void sumTask() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);
// 模拟千万数据
int min = 1;
int max = 17000003;
SumTask sumTask = new SumTask(min, max, userService);
pool.invoke(sumTask);
System.out.println("总数 " + sumTask.join() +
" 执行时间 " + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}
public static final Integer THRESHOLD = 1000000;
public static class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
int fromId;
int toId;
private UserService userService;
public SumTask(int fromId, int toId, UserService userService) {
this.fromId = fromId;
this.toId = toId;
this.userService = userService;
}
@Override
protected Long compute() {
if (toId - fromId < THRESHOLD) {
return sumRecord(toId, fromId);
} else {
int mid = (fromId + toId) / 2;
SumTask left = new SumTask(fromId, mid, userService);
SumTask right = new SumTask(mid + 1, toId, userService);
invokeAll(left, right);
return left.join() + right.join();
}
}
public Long sumRecord(int toId, int fromId) {
System.out.println(" 参数 " + fromId + " " + toId);
return userService.sumRecord(toId, fromId);
}
}
...省略...
执行结果
- 执行结果明显速度快了。
小结
- 我们可以在new ForkJoinPool(int parallelism)传入线程数(默认是CPU核心数)，进行调优。
- 如果是继承RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
完整代码
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