成果被他人窃取_工作窃取模式

成果被他人窃取_工作窃取模式什么是ForkJoin、ForkJoin分支合并、ForkJoin工作窃取、ForkJoin大数据求和计算什么是ForkJoin?ForkJoin:分支合并ForkJoin特点:工作窃取如何让使用ForkJoinForkJoin求和计算Demo什么是ForkJoin?ForkJoin(分支合并)是jdk1.7之后出来的,并行执行任务,提高效率,用在大数据量场景下。大数据:MapReduce(把大任务拆分成多个小任务,怎么拆分用到了二分算法),每个小任务得出自己的结果,之后再把结果汇总,汇总的过程就是

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什么是ForkJoin、ForkJoin分支合并、ForkJoin工作窃取、ForkJoin大数据求和计算

什么是ForkJoin?

ForkJoin(分支合并)是jdk1.7之后出来的,并行执行任务,提高效率,用在大数据量场景下。

大数据:Map Reduce(把大任务拆分成多个小任务,怎么拆分用到了二分算法),每个小任务得出自己的结果,之后再把结果汇总,汇总的过程就是分支合并的思想。

ForkJoin:分支合并

ForkJoin会把一个大任务分成若干个小任务去执行(任务是双端队列去存储的,两端都可以操作),然后再合并结果集。
请添加图片描述

ForkJoin特点:工作窃取

ForkJoin会把一个大任务分成若干个小任务去执行(任务是双端队列去存储的,两端都可以操作),然后再合并结果集。
线程的执行速度不一样,因此先执行完的线程,为了避免浪费时间,会去还没有执行完的线程那里拿到它未执行完的任务,去帮它执行,之所以能拿到,也是因为任务是双端队列存储的,两头都可以操作。

ForkJoinPool主要是为了并行计算使用(也就是新增加的并行流),但我觉得更适合IO密集型的场景。
比如大规模的并行查询。而CPU密集型的操作,过多的线程切换可能会影响效率
请添加图片描述

如何让使用ForkJoin

  • 1.ForkJoinPool,通过ForkJoinPool来执行
  • 2.计算任务forkJoinPool.execute(ForkJoinTask task)
  • 3.计算类要继承ForkJoinTask(执行任务RecursiveTask:有返回值 RecursiveAction:无返回值)

Class ForkJoinPool有一个异步执行任务的方法

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

我们需要用到有返回值的RecursiveTask

使用RecursiveTask需要继承RecursiveTask,并定义返回值类型

class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer>

ForkJoin求和计算Demo

import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.LongStream;

/** * 求和计算 * 1.最low的:循环求和 * 2.一般的:ForkJoin分支求和 * 3.最快的:Stream并行流求和 */
public class ForkJoinDemo { 
   
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { 
   
        new ForkJoinDemo().test1();
        new ForkJoinDemo().test2();
        new ForkJoinDemo().test3();
        /** * test1===>和为500000000500000000,耗时9937 * test2===>和为500000000500000000,耗时8622 * test3===>和为500000000500000000,耗时276 */


    }

    //1.最low的:循环求和
    public void test1() { 
   
        long start = System.currentTimeMillis();
        Long sum = 0L;
        for (Long i = 0L; i <= 10_0000_0000L; i++) { 
   
            sum += i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test1===>和为" + sum + ",耗时" + (end - start));
    }

    //2.一般的:ForkJoin分支求和
    public void test2() throws ExecutionException, InterruptedException { 
   
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 也可以使用公用的线程池 ForkJoinPool.commonPool():
        // pool = ForkJoinPool.commonPool()
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = pool.submit(new MySumForkJoin(0L, 10_0000_0000L));//提交任务
        Long sum = task.get();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test2===>和为" + sum + ",耗时" + (end - start));
    }

    //3.最快的:Stream并行流求和
    public void test3() { 
   //没有Long的拆箱装箱操作
        long start = System.currentTimeMillis();
        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10_0000_0000L).parallel().reduce(0, Long::sum);//reduce第一个参数为0,为了保证,在进行流条件计算下,保证每次累计的值不受多线程影响
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test3===>和为" + sum + ",耗时" + (end - start));
    }
}


/** * 如何让使用ForkJoin * 1.ForkJoinPool,通过ForkJoinPool来执行 * 2.计算任务forkJoinPool.execute(ForkJoinTask task) * 3.计算类要继承ForkJoinTask(执行任务RecursiveTask:有返回值 RecursiveAction:无返回值) */
class MySumForkJoin extends RecursiveTask<Long> { 
   
    private Long start;//开始值
    private Long end;//结束值
    private Long criticalValue = 10000L;//临界值,超过这个值开始分任务执行

    public MySumForkJoin(Long start, Long end) { 
   
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    //计算方法:递归调用的
    @Override
    protected Long compute() { 
   
        if (end - start <= criticalValue) { 
   
            Long sum = 0L;
            for (Long i = start; i <= end; i++) { 
   
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else { 
   //ForkJoin执行分支合并计算,
// System.out.println("开始ForkJoin执行分支合并计算");
            //1.先求中间值
            Long middle = (start + end) / 2;//不直接(start+end)/2,防止溢出
            /*把任务一分为二,递归拆分(注意此处有递归)到底拆分成多少分 需要根据具体情况而定*/
            MySumForkJoin task1 = new MySumForkJoin(start, middle);
            MySumForkJoin task2 = new MySumForkJoin(middle + 1, end);
// task1.fork();//拆分任务,把任务压入双端队列,这里手动只拆分成两个任务,可以拆分多个
// task2.fork();//拆分任务,把任务压入双端队列
            invokeAll(task1, task2);//拆分任务,把任务压入双端队列

            /** * compute分出多个task后:以task1,task2为例 * 错误做法: * 1)依次执行task1.fork(),task2.fork() * 2)依次执行task1.join(),task2.join() * 正确做法: * 1)直接调用invokeAll(task1,task2) * * fork(): * 把task置入当前ForkJoinWorkerThread的queue中,等待被消费 * join(): * 当前ForkJoinWorkerThread执行等待该task执行结束 * * 错误做法过程: * 将task1与task2置入queue中,当前ForkJoinWorkerThread停下来等待task1,task2的执行结束。 * * 分析: * 当前的ForkJoinWorkerThread可以说join之后什么事情都没有做,只是等待ing。而task1和task2会在新的线程中执行。 * 会浪费当前ForkJoinWorkerThread的宝贵线程资源。而且最糟糕的是,会创建一个新的ForkJoinWorkerThread去执行新的task,可想而知,如果任务量特别多,那会同时开启特别多的线程。 */
            return task1.join() + task2.join();
        }
    }
}
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