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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。
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
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
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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