掌握Fork/Join 框架，证明你Java毕业了

 

请勇敢说出你毕业了！！！

1. 引言

在并发编程中，高效地利用多核处理器资源对于提高程序性能至关重要。为了简化并行任务的编写和管理，JAVA 7 引入了一种强大的框架：fork/Join 框架。Fork/Join 框架旨在帮助开发者更容易地实现分而治之（divide-and-conquer）策略，以解决大型计算问题。通过将问题分解为更小的任务，并将这些任务分配给多个处理器，Fork/Join 框架可以显著提高程序的执行速度。

本文将详细介绍 Java Fork/Join 框架的基本概念、工作原理以及如何使用它来解决实际问题。我们还将讨论如何优化 Fork/Join 框架的性能，以及它的局限性和替代方案。无论您是并发编程的初学者还是有经验的开发者，这篇文章都将帮助您更深入地了解并掌握 Java Fork/Join 框架。

2. Java Fork/Join 框架基础2.1 Fork/Join 的工作原理

Fork/Join 框架基于分而治之（divide-and-conquer）策略，将大型问题分解为更小、更易处理的子问题。这些子问题可以进一步细分，直到它们足够简单以便直接解决。然后，子问题的解决方案会被合并（Join），以形成原始问题的解决方案。

Fork/Join 框架利用了工作窃取算法，这意味着空闲的工作线程可以从其他线程的任务队列中“窃取”任务来执行。这种策略可以最大限度地利用处理器资源，从而提高程序的执行速度。

2.2 RecursiveTask 和 RecursiveAction

Fork/Join 框架提供了两个核心抽象类：RecursiveTask 和 RecursiveAction，它们分别表示返回结果和不返回结果的任务。要使用 Fork/Join 框架，您需要创建一个继承自这两个类之一的子类，并实现其 compute() 方法。在此方法中，您将编写逻辑来处理任务的分解和合并。

 

• RecursiveTask：适用于需要返回结果的任务。它的 compute() 方法应返回一个类型为 V 的值。
• RecursiveAction：适用于不需要返回结果的任务。它的 compute() 方法没有返回值。

2.3 Fork/Join 线程池（ForkJoinPool）

 

ForkJoinPool 是 Fork/Join 框架的线程池实现，它管理着一组工作线程，用于执行 RecursiveTask 和 RecursiveAction 任务。要执行任务，您需要创建一个 ForkJoinPool 实例，并调用其 invoke() 方法。您还可以使用静态方法 ForkJoinPool.commonPool() 获取一个公共的 ForkJoinPool 实例。

ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();MyRecursiveTask task = new MyRecursiveTask(someData);Result result = pool.invoke(task);3. 使用 Fork/Join 框架解决问题

要使用 Fork/Join 框架解决问题，您需要遵循以下步骤：

3.1 分而治之策略

将问题分解为更小、更易处理的子问题。这通常是通过递归实现的。在实现 RecursiveTask 或 RecursiveAction 子类的 compute() 方法时，首先检查任务是否足够简单，如果是，则直接解决。否则，将任务分解为更小的任务，并递归调用 compute() 方法。

3.2 设计递归任务

创建一个继承自 RecursiveTask 或 RecursiveAction 的子类，根据任务类型选择合适的抽象类。在子类中，实现 compute() 方法，其中包含任务分解和结果合并的逻辑。

class MyRecursiveTask extends RecursiveTask {private Data data;public MyRecursiveTask(Data data) {this.data = data;@Overrideprotected Result compute() {if (isSimpleEnough(data)) {return computeDirectly(data);MyRecursiveTask task1 = new MyRecursiveTask(splitData(data, 0));MyRecursiveTask task2 = new MyRecursiveTask(splitData(data, 1));task1.fork();Result result2 = task2.compute();Result result1 = task1.join();return mergeResults(result1, result2);3.3 合并结果

在 compute() 方法中，当任务分解到足够简单的程度时，直接计算结果。然后将子任务的结果合并以形成原始任务的解决方案。在上面的示例中，我们使用了 fork() 方法来异步执行 task1，而在当前线程中执行 task2。接着，我们使用 join() 方法等待 task1 的结果，然后将两个结果合并。

示例：计算数组的和class SumTask extends RecursiveTask {private static final int THRESHOLD = 500;private int[] array;private int start;private int end;public SumTask(int[] array, int start, int end) {this.array = array;this.start = start;this.end = end;@Overrideprotected Long compute() {if (end - start <= THRESHOLD) {Long sum = 0;for (int i = start; i < end; i++) {sum += array[i];return sum;int mid = (start + end) / 2;SumTask task1 = new SumTask(array, start, mid);SumTask task2 = new SumTask(array, mid, end);task1.fork();Long sum2 = task2.compute();Long sum1 = task1.join();return sum1 + sum2;4. Fork/Join 框架实例

在本节中，我们将通过几个实际示例来展示如何使用 Fork/Join 框架解决问题。

4.1 计算斐波那契数列

以下示例演示了如何使用 Fork/Join 框架计算斐波那契数列的第 n 项：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class FibonacciTask extends RecursiveTask {private final int n;public FibonacciTask(int n) {this.n = n;@Overrideprotected Integer compute() {if (n <= 1) {return n;FibonacciTask task1 = new FibonacciTask(n - 1);task1.fork();FibonacciTask task2 = new FibonacciTask(n - 2);return task2.compute() + task1.join();public static void main(String[] args) {ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();int n = 10;FibonacciTask task = new FibonacciTask(n);int result = pool.invoke(task);System.out.println("The " + n + "th Fibonacci number is: " + result);4.2 归并排序

以下示例演示了如何使用 Fork/Join 框架实现归并排序算法：

import java.util.Arrays;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;public class MergeSortTask extends RecursiveAction {private final int[] array;private final int low;private final int high;public MergeSortTask(int[] array, int low, int high) {this.array = array;this.low = low;this.high = high;@Overrideprotected void compute() {if (high - low <= 1) {return;int mid = (low + high) >>> 1;MergeSortTask leftTask = new MergeSortTask(array, low, mid);MergeSortTask rightTask = new MergeSortTask(array, mid, high);invokeAll(leftTask, rightTask);merge(array, low, mid, high);private void merge(int[] array, int low, int mid, int high) {int[] temp = Arrays.copyOfRange(array, low, mid);int i = low, j = mid, k = 0;while (i < j && j < high) {if (array[j] < temp[k]) {array[i++] = array[j++];} else {array[i++] = temp[k++];while (i < j) {array[i++] = temp[k++];public static void main(String[] args) {ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();int[] array = {5, 3, 1, 2, 6, 4};MergeSortTask task = new MergeSortTask(array, 0, array.length);pool.invoke(task);System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));4.3 并行矩阵相乘

在本节中，我们将使用 Fork/Join 框架实现并行矩阵相乘。假设我们有两个矩阵 A 和 B，我们的任务是计算它们的乘积矩阵 C。

首先，我们创建一个继承自 RecursiveTask 的类 MatrixMultiplicationTask：

public class MatrixMultiplicationTask extends RecursiveTask {private static final int THRESHOLD = 64;private final double[][] A, B;private final int rowStart, rowEnd, colStart, colEnd;public MatrixMultiplicationTask(double[][] A, double[][] B, int rowStart, int rowEnd, int colStart, int colEnd) {this.A = A;this.B = B;this.rowStart = rowStart;this.rowEnd = rowEnd;this.colStart = colStart;this.colEnd = colEnd;@Overrideprotected double[][] compute() {

在 compute() 方法中，我们将实现任务的分解和合并逻辑：

@Overrideprotected double[][] compute() {int numRows = rowEnd - rowStart;int numCols = colEnd - colStart;if (numRows <= THRESHOLD && numCols <= THRESHOLD) {return multiplyMatricesDirectly();} else {private double[][] multiplyMatricesDirectly() {int numRows = rowEnd - rowStart;int numCols = colEnd - colStart;int numCommon = A[0].length;double[][] C = new double[numRows][numCols];for (int i = 0; i < numRows; i++) {for (int j = 0; j < numCols; j++) {double sum = 0;for (int k = 0; k < numCommon; k++) {sum += A[rowStart + i][k] * B[k][colStart + j];C[i][j] = sum;return C;

如果任务足够小（小于阈值），我们将直接计算矩阵相乘的结果。否则，我们将任务分解为四个子任务，并将这些子任务分配给其他线程。

} else {int rowMid = (rowStart + rowEnd) / 2;int colMid = (colStart + colEnd) / 2;MatrixMultiplicationTask task11 = new MatrixMultiplicationTask(A, B, rowStart, rowMid, colStart, colMid);MatrixMultiplicationTask task12 = new MatrixMultiplicationTask(A, B, rowStart, rowMid, colMid, colEnd);MatrixMultiplicationTask task21 = new MatrixMultiplicationTask(A, B, rowMid, rowEnd, colStart, colMid);MatrixMultiplicationTask task22 = new MatrixMultiplicationTask(A, B, rowMid, rowEnd, colMid, colEnd);invokeAll(task11, task12, task21, task22);double[][] C11 = task11.join();double[][] C12 = task12.join();double[][] C21 = task21.join();double[][] C22 = task22.join();return combineMatrices(C11, C12, C21, C22);private double[][] combineMatrices(double[][] C11, double[][] C12, double[][] C21, double[][] C22) {int numRows = C11.length + C21.length;int numCols = C11[0].length + C12[0].length;double[][] C = new double[numRows][numCols];for (int i = 0; i < numRows; i++) {for (int j = 0; j < numCols; j++) {if (i < C11.length && j < C11[0].length) {C[i][j] = C11[i][j];} else if (i < C11.length) {C[i][j] = C12[i][j - C11[0].length];} else if (j < C11[0].length) {C[i][j] = C21[i - C11.length][j];} else {C[i][j] = C22[i - C11.length][j - C11[0].length];return C;

我们将子任务的结果合并为一个完整的结果矩阵。现在，我们已经实现了一个并行的矩阵相乘任务，可以使用 `ForkJoinPool` 来执行它：

public static void main(String[] args) {double[][] A = generateRandomMatrix(1024, 1024);double[][] B = generateRandomMatrix(1024, 1024);ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();MatrixMultiplicationTask task = new MatrixMultiplicationTask(A, B, 0, A.length, 0, B[0].length);double[][] C = pool.invoke(task);// Do something with the result matrix C5 Fork/Join 框架的优化策略

在使用 Fork/Join 框架时，可以通过应用一些优化策略来提高性能和资源利用率。以下是一些常见的优化策略：

 

1. 设置合适的阈值：合适的阈值可以平衡任务分解和计算的开销。阈值过大可能导致任务之间的负载不均衡，而阈值过小可能导致过多的任务创建和管理开销。通常，可以通过实验和性能分析来确定合适的阈值。
2. 避免任务窃取的开销：任务窃取是 Fork/Join 框架的核心特性之一。当一个线程的任务队列为空时，它会尝试从其他线程的任务队列中“窃取”任务。为了减少任务窃取的开销，可以尝试将相关任务分组，以便它们可以在同一个线程中顺序执行。
3. 充分利用计算资源：合理设置线程池的大小以充分利用处理器资源。通常，线程池的大小应该接近于可用处理器的数量。可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法来查询可用处理器的数量。
4. 使用 ForkJoinTask.invokeAll() 方法：当有多个子任务需要执行时，可以使用 ForkJoinTask.invokeAll() 方法来同时调度它们。这样可以减少任务管理的开销，并允许框架更有效地调度任务。
5. 减少锁的使用：在 Fork/Join 任务中，尽量避免使用锁，因为它们可能导致线程阻塞和性能下降。可以考虑使用原子变量、并发集合和其他无锁数据结构来替换锁。
6. 减少共享资源的争用：尽量减少任务之间对共享资源的争用。例如，可以使用局部变量来存储中间结果，而不是使用全局变量。

7 Fork/Join 框架的局限性和替代方案

 

尽管 Fork/Join 框架为我们提供了一种简单有效的方法来实现并行任务，但它并非没有局限性。在本节中，我们将讨论一些 Fork/Join 框架的局限性以及可行的替代方案。

局限性

1. 可伸缩性：在大型系统中，当线程数量不断增加时，Fork/Join 框架的性能可能会受到限制。这是因为任务分解和结果合并可能会引入额外的开销。
2. 负载平衡：Fork/Join 框架依赖于合适的任务分解策略来实现负载平衡。如果任务分解不均匀，某些线程可能会变得繁忙，而其他线程可能处于空闲状态，导致整体性能下降。
3. 递归实现：Fork/Join 框架的设计是基于递归的，这可能导致栈溢出问题，特别是在处理非常大的数据集或高度嵌套的任务时。此外，递归实现通常比迭代实现更难以理解和调试。
4. 对共享资源的竞争：在使用 Fork/Join 框架时，必须注意避免对共享资源的竞争，否则可能导致性能下降或数据不一致。确保线程安全和正确的同步策略至关重要。

替代方案

1. Java 并行流：自 Java 8 引入了 Stream API 以来，Java 并行流（java.util.stream) 提供了一种简单且易于使用的方法来实现并行处理。并行流隐藏了底层的线程管理和任务分配，使您能够专注于实现业务逻辑。然而，并行流在某些情况下可能没有 Fork/Join 框架灵活，特别是在需要定制任务分解策略的情况下。
2. CompletableFuture：Java 8 中引入的 CompletableFuture 提供了一种处理异步计算的方法。它允许您将多个异步任务组合在一起，以创建更复杂的异步工作流。CompletableFuture 提供了丰富的 API，可用于处理异常、超时和结果转换等。相比 Fork/Join 框架，CompletableFuture 更适用于处理 I/O 密集型任务，而不仅仅是 CPU 密集型任务。
3. Akka：Akka 是一个基于 Actor 模型的并发和分布式计算框架，旨在简化并发编程和构建高可用、弹性的系统。Akka 允许您构建无共享状态的、高度解耦的并发系统。尽管 Akka 是一个更复杂的解决方案，但它为构建大型、分布式应用程序提供了强大的功能。
4. RxJava：RxJava 是一个基于响应式编程范式的库，它提供了一种处理异步数据流和事件的方法。RxJava 允许您组合和转换异步操作，以实现复杂的并发逻辑。RxJava 适用于处理事件驱动的、基于消息传递的系统，并提供了丰富的操作符和功能来处理背压、错误处理和资源管理等。
5. Project Loom：Project Loom 是一个 Java 平台的未来特性，旨在引入轻量级、高效的线程（称为纤程或协程）来简化并发编程。虽然它尚未正式发布，但 Project Loom 的目标是通过提供可伸缩、易于使用的抽象来解决现有并发框架的局限性。当 Loom 可用时，它可能成为处理大型并发任务的理想选择。

 

虽然 Fork/Join 框架具有一定的局限性，但仍然是一个非常有用的工具。然而，在某些情况下，您可能需要探索其他替代方案，以便更好地满足您的需求。

总结

看完上面的内容，你觉得自己毕业了吗。