ForkJoin

Fork/Join 框架

就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行join 汇总.

Fork/Join 框架与传统线程池的区别

采用“工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能.

package da.test2.java8;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

	private static final long serialVersionUID = 13475679780L;

	private long start;
	private long end;

	private static final long THRESHOLD = 100000L; // 临界值

	public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
		this.start = start;
		this.end = end;
	}

	@Override
	protected Long compute() {
		long length = end - start;

		if (length <= THRESHOLD) {
			long sum = 0L;

			for (long i = start; i <= end; i++) {
				sum += i;
			}

			return sum;
		} else {
			long middle = (start + end) / 2;

			ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
			left.fork(); // 拆分，并将该子任务压入线程队列

			ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
			right.fork();

			return left.join() + right.join();
		}

	}
}

package da.test2.java8;

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.stream.LongStream;

import org.junit.Test;

public class TestForkJoinCalculate {
	@Test
	public void test1() {
		Instant start = Instant.now();

		ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

		ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0L, 1000000000L);
		Long sum = pool.invoke(task);
		System.out.println(sum);

		Instant end = Instant.now();
		System.out.println(Duration.between(start, end).toMillis());// 1101
	}

	@Test
	public void test2() {
		Instant start = Instant.now();
		long sum = 0;
		for (long i = 0; i <= 1000000000L; i++) {
			sum += i;
		}
		System.out.println(sum);
		Instant end = Instant.now();
		System.out.println(Duration.between(start, end).toMillis());// 990
	}

	@Test
	public void test3() {
		long start = System.currentTimeMillis();

		Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 1000000000L).parallel().sum();

		System.out.println(sum);

		long end = System.currentTimeMillis();

		System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); // 736
	}
}