【框架】说一说 Fork/Join?

2024-03-25 20:04
文章标签 框架 fork join 说一说

本文主要是介绍【框架】说一说 Fork/Join?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

SueWakeup

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目录

前言

什么是 Fork?

什么是 Join?

Fork/Join 的核心组件

Fork/Join 的工作流程

1. 创建 ForkJoinPool

2. 提交任务

3. 执行任务

4. 任务拆分与执行

5. 结果合并

Fork/Join 计算斐波那契数列

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前言

        Fork/Join 框架是 Java 7中引入的一个并行(同时)计算框架,主要用于处理递归式任务。


什么是 Fork?

        Fork 是指将一个大任务拆分成多个小任务并行(同时)执行


什么是 Join?

        Join 是指等待这些小任务执行完成,并将它们的结果合并


Fork/Join 的核心组件

  • ForkJoinPool:整个框架的线程池,负责管理工作线程以及任务的调度和执行
ForkJoinPool 示意图
  • ForkJoinTask:可分解的任务,一般情况下通过基础 RecursiveTask(有返回结果)或 RecursiveAtion(无返回结果)来实现具体的任务
ForkJoinTask 示意图
  • ForkJoinWorkerThread :工作线程,负责执行 ForkJoinTask 中的任务
ForkJoinWorkerThread 示意图

Fork/Join 的工作流程

1. 创建 ForkJoinPool

  • 创建一个 ForkJoinPool 对象,一般情况下使用默认的构造函数创建一个适合当前系统环境的 ForkJoinPool

2. 提交任务

  • 将需要执行的任务提交给 ForkJoinPool,通常通过 invoke 方法或者 submit 方法来提交任务

3. 执行任务

  • ForkJoinPool 会将任务分配给其内部的 ForkJoinWorkerThread 来执行。每个工作线程都会从任务队列中获取任务并执行

4. 任务拆分与执行

  • 在任务的执行过程中,如果存在需要拆分的子任务,工作线程会调用任务的 fork 方法将子任务提交给 ForkJoinPool
  • ForkJoinPool 会根据工作窃取算法,将子任务分配给其他空闲的工作线程执行,从而实现任务的并行执行

5. 结果合并

  • 当子任务执行完成后,工作线程会调用任务的 join 方法等待子任务的执行结果
  • 如果存在必要,结果合并的过程也可以递归进行,直到得到最终的结果


Fork/Join 计算斐波那契数列

// 继承 RecursiveTask 来实现可返回结果的任务
public class FibonacciTask extends RecursiveTask<Integer> {private int n;public FibonacciTask(int n) {this.n = n;}@Overrideprotected Integer compute() {if (n <= 1) {return n;} else {FibonacciTask task1 = new FibonacciTask(n - 1);task1.fork(); // 拆分任务FibonacciTask task2 = new FibonacciTask(n - 2);return task2.compute() + task1.join(); // 合并结果}}public static void main(String[] args) {int n = 10;ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();FibonacciTask fibonacciTask = new FibonacciTask(n);int result = forkJoinPool.invoke(fibonacciTask); // 同步执行任务并获取结果System.out.println("位于" + n + "处的斐波那契数为:" + result);}}

解读:

  • 定义 FibonacciTask 类,继承自 RecursiveTask,用于计算斐波那契数列第 n 个数
  • 在 compute() 方法中,判断如果 n 小于等于 1,则返回 n
  • 否则,将任务拆分为两个部分,分表计算第 n-1 和 第 n-2 个斐波那契数
  • 通过 join() 方法等待第 n-1 的计算结果完成后将结果合并

 

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