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这篇文章主要讲解了“Java中Fork/Join框架机制的介绍”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Java中Fork/Join框架机制的介绍”吧!
Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务,核心的思想就是将一个大任务切分成多个小任务,然后汇总每个小任务的执行结果得到这个大任务的最终结果。
这种机制策略在分布式数据库中非常常见,数据分布在不同的数据库的副本中,在执行查询时,每个服务都要跑查询任务,最后在一个服务上做数据合并,或者提供一个中间引擎层,用来汇总数据:
核心流程:切分任务,模块任务异步执行,单任务结果合并;在编程里面,通用的代码不多,但是通用的思想却随处可见。
基于1+2..+100的计算案例演示Fork/Join框架基础用法。
import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.ForkJoinTask; import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class ForkJoin01 { public static void main (String[] args) { int[] numArr = new int[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { numArr[i] = i + 1; } ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask = pool.submit(new SumTask(numArr, 0, numArr.length)); System.out.println("合并计算结果: " + forkJoinTask.invoke()); pool.shutdown(); } } /** * 线程任务 */ class SumTask extends RecursiveTask<Integer> { /* * 切分任务块的阈值 * 如果THRESHOLD=100 * 输出:main【求和:(0...100)=5050】 合并计算结果: 5050 */ private static final int THRESHOLD = 100; private int arr[]; private int start; private int over; public SumTask(int[] arr, int start, int over) { this.arr = arr; this.start = start; this.over = over; } // 求和计算 private Integer sumCalculate () { Integer sum = 0; for (int i = start; i < over; i++) { sum += arr[i]; } String task = "【求和:(" + start + "..." + over + ")=" + sum +"】"; System.out.println(Thread.currentThread().getName() + task); return sum ; } @Override protected Integer compute() { if ((over - start) <= THRESHOLD) { return sumCalculate(); }else { int middle = (start + over) / 2; SumTask left = new SumTask(arr, start, middle); SumTask right = new SumTask(arr, middle, over); left.fork(); right.fork(); return left.join() + right.join(); } } }
ForkJoinPool:线程池最大的特点就是分叉(fork)合并(join)模式,将一个大任务拆分成多个小任务,并行执行,再结合工作窃取算法提高整体的执行效率,充分利用CPU资源。
ForkJoinTask:运行在ForkJoinPool的一个任务抽象,可以理解为类线程但是比线程轻量的实体,在ForkJoinPool中运行的少量ForkJoinWorkerThread可以持有大量的ForkJoinTask和它的子任务,同时也是一个轻量的Future,使用时应避免较长阻塞或IO。
继承子类:
RecursiveAction:递归无返回值的ForkJoinTask子类;
RecursiveTask:递归有返回值的ForkJoinTask子类;
核心方法:
fork():在当前线程运行的线程池中创建一个子任务;
join():模块子任务完成的时候返回任务结果;
invoke():执行任务,也可以实时等待最终执行结果;
任务拆分
ForkJoinPool基于分治算法,将大任务不断拆分下去,每个子任务再拆分一半,直到达到最阈值设定的任务粒度为止,并且把任务放到不同的队列里面,然后从最底层的任务开始执行计算,并且往上一层合并结果,这样用相对少的线程处理大量的任务。
工作窃取算法
大任务被分割为独立的子任务,并且子任务分别放到不同的队列里,并为每个队列创建一个线程来执行队列里的任务,假设线程A优先把分配到自己队列里的任务执行完毕,此时如果线程E对应的队列里还有任务等待执行,空闲的线程A会窃取线程E队列里任务执行,并且为了减少窃取任务时线程A和被窃取任务线程E之间的发生竞争,窃取任务的线程A会从队列的尾部获取任务执行,被窃取任务线程E会从队列的头部获取任务执行。
工作窃取算法的优点:线程间的竞争很少,充分利用线程进行并行计算,但是在任务队列里只有一个任务时,也可能会存在竞争情况。
在后端系统的业务开发中,可用做权限校验,批量定时任务状态刷新等各种功能场景:
如上图,假设数据的主键id分段如下,数据场景可能是数据源的连接信息,或者产品有效期类似业务,都可以基于线程池任务处理:
权限校验
基于数据源的连接信息,判断数据源是否可用,例如:判断连接是否可用,用户是否有库表的读写权限,在数据源多的情况下,基于线程池快速校验。
状态刷新
在定时任务中,经常见到状态类的刷新操作,例如判断产品是否在有效期范围内,在有效期范围之外,把数据置为失效状态,都可以利用线程池快速处理。
GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/java-base-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/java-base-parent
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