1.什么是fork/join框架?

fork/join 框架是 java.util.concurrent 包的一部分,在 java 7 中引入。它是为可以递归地划分为更小的块的任务而设计的,其中每个块都可以被处理独立。该框架遵循分而治之的原则,非常适合排序、搜索和其他递归算法等任务。

  1. 实现 fork/join 框架

    2.1 forkjoin任务

forkjointask 是可以在 fork/join 框架中运行的任务的基类。它提供了核心操作,允许任务派生新的子任务并在完成后加入它们。

示例:

import java.util.concurrent.recursivetask;

public class sumtask extends recursivetask {
private final int[] arr;
private final int start, end;

public sumtask(int[] arr, int start, int end) {
    this.arr = arr;
    this.start = start;
    this.end = end;
}

@override
protected integer compute() {
    if (end - start 

2.2 forkjoinpool

forkjoinpool 是管理工作线程池以执行 forkjointask 实例的中心类。它使用工作窃取算法,通过将任务从繁忙线程重新分配到空闲线程来保持所有线程繁忙。

示例:

import java.util.concurrent.forkjoinpool;

public class forkjoinexample {
    public static void main(string[] args) {
        int[] arr = new int[100];
        for (int i = 0; i 

2.3 recursivetask 与 recursiveaction

recursivetask 在任务返回结果时使用,而 recursiveaction 在任务不返回任何结果时使用。

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使用 recursiveaction 的示例:

import java.util.concurrent.recursiveaction;

public class printtask extends recursiveaction {
    private final int[] arr;
    private final int start, end;

    public printtask(int[] arr, int start, int end) {
        this.arr = arr;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @override
    protected void compute() {
        if (end - start 

2.4 演示和结果

运行forkjoinexample将输出数组元素的总和。 fork/join 框架将任务划分为更小的块并并行处理它们,显示出显着的性能改进,尤其是对于大型数据集。

例如,将 1 到 100 之间的数字相加:

sum: 5050
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对于 printtask ,框架划分数组打印任务,并行执行并同时输出片段:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 
...
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  3. fork/join 框架的各个维度

  3.1 fork/join的优点

效率:利用所有可用的cpu核心,从而加快任务执行速度。

可扩展性:可以通过将大型数据集分解为更小的、可管理的任务来处理它们。

工作窃取:通过将任务从过载线程重新分配到空闲线程来保持所有线程忙碌。

  3.2 fork/join 的缺点

复杂性:需要仔细设计和理解并行性,这会增加代码复杂性。

开销:分叉和加入任务具有固有的开销,这对于较小的任务可能没有好处。

调试:由于线程执行的不确定性,并行任务可能很难调试。

  3.3 何时使用 fork/join

大型递归问题:当您的任务自然地分为较小的子任务时,例如排序、搜索和矩阵乘法。
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cpu 密集型操作:需要密集 cpu 计算并可以从并行执行中受益的任务。

  4. 结论

fork/join 框架是 java 中用于优化并行处理任务的强大工具。它擅长将任务分解为更小的子任务,独立执行,然后组合以产生最终结果的场景。虽然它带来了复杂性,但多核环境中的性能优势通常大于其缺点,使其成为解决 cpu 限制和大型递归问题的绝佳选择。 

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