Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序，你会使用吗？

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小编点评

## Fork/Join框架简介 Fork/Join框架是Java7中提供用于执行并行任务的框架，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。 ## 工作原理 * Fork/Join框架采用的是工作窃取算法和分治计算两种核心技术。 * **工作窃取算法**利用线程从其他队列里窃取任务来执行，减少线程间的竞争。 * **分治计算**是一种在多个节点上同时执行任务的算法，可以提高并行执行效率。 ## 常见问题 * **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。 * **任务只能使用Fork和Join操作进行同步机制**，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。 ## 示例代码 ```java 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; @Slf4jpublic 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 if ((end - start) < threshold) { 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(); // 合并子任务结果 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); } } } ``` ## 更多信息 * Fork/Join框架在Javadoc中也有详细的介绍：Java 7 Fork/Join框架 API * 华为云社区《如何使用Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序？》也分享了使用Fork/Join框架实现高并发程序的经验和实践。

正文

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《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

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);
 }
 }
}

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