forkjoin用法_fork join_none

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Fork/Join

是一个分而治之的任务框架，如一个任务需要多线程执行，分割成很多块计算的时候，可以采用这种方法。
动态规范：和分而治之不同的是，每个小任务之间互相联系。
工作密取：分而治之分割了每个任务之后，某个线程提前完成了任务，就会去其他线程偷取任务来完成，加快执行效率。同时，第一个分配的线程是从队列中的头部拿任务，当完成任务的线程去其他队列拿任务的时候是从尾部拿任务，所以这样就避免了竞争。
在Java的Fork/Join框架中，使用两个类完成上述操作:
　　1.ForkJoinTask:我们要使用Fork/Join框架，首先需要创建一个ForkJoin任务。该类提供了在任务中执行fork和join的机制。通常情况下我们不需要直接集成ForkJoinTask类，只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了两个子类：
　　　　a.RecursiveAction：用于没有返回结果的任务
　　　　b.RecursiveTask:用于有返回结果的任务
　　2.ForkJoinPool:ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行.他其实也是一个线程池。它使用了一个无限队列来保存需要执行的任务，而线程的数量则是通过构造函数传入，如果没有向构造函数中传入希望的线程数量，那么当前计算机可用的CPU数量会被设置为线程数量作为默认值。
注意：ForkJoinPool的invoke方法是同步阻塞的，excute方法是异步的。
Fork/Join框架的实现原理:
　　ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责将存放程序提交给ForkJoinPool，ForkJoinWorkerThread负责执行这些任务。

使用场景：
Fork/Join框架适合能够进行拆分再合并的计算密集型（CPU密集型）任务。ForkJoin框架		    						
是一个并行框架，因此要求服务器拥有多CPU、多核，用以提高计算能力。

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如果是单核、单CPU，不建议使用该框架，会带来额外的性能开销，反而比单线程的执行效率低。当然不是因为并行的任务会进行频繁的线程切换，因为Fork/Join框架在进行线程池初始化的时候默认线程数量为Runtime.getRuntime().availableProcessors()，单CPU单核的情况下只会产生一个线程，并不会造成线程切换，而是会增加Fork/Join框架的一些队列、池化的开销。
比如：数据迁移到数据库，解析excel等等可以拆分完成的任务都可以使用到forkjoin。

实战

有返回值

需求：累加一个整形数组。

产生整形数组的工具类：

/**
 * 产生整形数组
 */
public class MakeArray {
    //数组长度
    public static final int ARRAY_LENGTH = 4000;

    public static int[] makeArray() {

        //new一个随机数发生器
        Random r = new Random();
        int[] result = new int[ARRAY_LENGTH];
        for (int i = 0; i < ARRAY_LENGTH; i++) {
            //用随机数填充数组
            result[i] = r.nextInt(ARRAY_LENGTH * 3);
        }
        return result;

    }
}

继承RecursiveTask实现有返回值的任务计算：

public class SumArray {

    //产生一个随机数组
    private static int[] array = MakeArray.makeArray();
    //阈值
    private final static int POINT = MakeArray.ARRAY_LENGTH / 10;


    //有返回值的任务
    private static class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {

        //要累加的源数组
        private int[] src;
        //开始角标
        private int startIndex;
        //结束角标
        private int endIndex;

        public SumTask(int[] src, int startIndex, int endIndex) {
            this.src = src;
            this.startIndex = startIndex;
            this.endIndex = endIndex;
        }

        //实现具体的累加逻辑和任务分割逻辑
        @Override
        protected Integer compute() {
            //不满足阈值的时候，这里面的逻辑也是当满足阈值的时候，递归执行的逻辑
            if (endIndex - startIndex < POINT) {
                int count = 0;
                for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {
                    count += src[i];
//                    SleepTools.ms(1);
                }
                return count;

                //满足阈值的时候，需要分割任务，然后交给forkjoinpool去执行任务
            } else {

                //当需要分割的时候，采用折中法进行分割
                //startIndex.......mid.......endIndex
                int mid = (startIndex + endIndex) / 2;

                //左任务
                SumTask leftTask = new SumTask(src, startIndex, mid);
                //右任务
                SumTask rigthTask = new SumTask(src, mid + 1, endIndex);

                //交给forkjoinpool去执行任务
                invokeAll(leftTask, rigthTask);

                //将执行结果返回
                return leftTask.join() + rigthTask.join();
            }
        }
    }


    private static void testForkJoin() {
        //创建ForkJoinPool池
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        SumTask task = new SumTask(array, 0, array.length - 1);

        //这个方法是阻塞的，是同步的
        forkJoinPool.invoke(task);

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("采用forkjoin执行结果是：" + task.join() + "---------用时：" + (endTime - startTime));
    }

    private static void testFor() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count += array[i];
//            SleepTools.ms(1);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("采用for循环执行结果是：" + count + "---------用时：" + (endTime - startTime));
    }


    public static void main(String[] args) {
        testForkJoin();
        testFor();
    }


}

执行结果：

可以看出当数组并不大并且累加过程并不耗时的情况，循环累加效率优于forkjoin，当在累加的时候让线程休眠1毫秒时：

可以明显看出效率的差距，由此总结：对于计算过程复杂耗时的任务可以优先考虑使用forkjoin。

没有返回值

需求：遍历目录，搜寻目录下的所有文件

继承RecursiveAction实现无返回值的任务的执行：

public class FindFiles extends RecursiveAction {

//要搜寻的目录
private File dir;

public FindFiles(File dir) {
    this.dir = dir;
}

@Override
protected void compute() {
    File[] files = dir.listFiles();
    if (files != null) {
        List<FindFiles> list = new ArrayList<>();
        for (File file : files) {
            //如果是目录，就需要分割任务，交给ForkJoinPool去执行，因为任务数目不确定，所以需要定义一个集合
            if (file.isDirectory()) {
                FindFiles findFiles = new FindFiles(file);
                list.add(findFiles);


                //不是目录，是文件就执行自己的逻辑
            } else {
                if (file.getAbsolutePath().endsWith("dll")) {
                    System.out.println(file.getAbsolutePath());
                }
            }
        }
        //如果任务
        if (list.size() > 0) {
            Collection<FindFiles> findFiles = invokeAll(list);
            for (FindFiles findFiles1 : findFiles) {
                //等待所有的任务执行完成
                findFiles1.join();

                //所有的任务都执行完了才会执行
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "....join end..");
            }
        }
    }
}


private static void testFork() {
    ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
    FindFiles findFiles = new FindFiles(new File("d://"));

    //execute方法是异步的
    forkJoinPool.execute(findFiles);

    //阻塞，等待ForkJoin执行完，主线程才往下执行
    findFiles.join();

    System.out.println("end.....");
}


public static void main(String[] args) {
    testFork();
}

}

执行结果：