java中fork-join的原理解析
forkjointask就是forkjoinpool里面的每一个任务。他主要有两个子类:recursiveaction和recursivetask。然后通过fork()方法去分配任务执行任务,通过join()方法汇总任务结果,
这就是整个过程的运用。他有两个子类,使用这两个子类都可以实现我们的任务分配和计算。
(1)recursiveaction 一个递归无结果的forkjointask(没有返回值)
(2)recursivetask 一个递归有结果的forkjointask(有返回值)
forkjoinpool:中含有一个workqueues队列;
workqueues:由forkjointask数组和workerthread和指向forkjoinpool的引用;
forkjointask数组负责存放程序提交给forkjoinpool的任务,而workerthread数组负责执行这些任务,forkjoinpool的引用是为了当forkjointask数组中的任务处理完之后再次获取任务交给workerthread进行处理。整个结构大致如下图:
知识点扩展:java并发fork-join框架原理解析
1、什么是foirk/join框架
fork/join框架是java7提供用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
2、什么是并行流与顺序流2.1 什么是并行流?
并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
2.2 工作窃取模式
某个线程从其他队列里窃取任务来执行,
3、使用fork/join框架
/** * 累加运算测试 */ public class forkjoincalculate extends recursivetask<long> { /** * */ private static final long serialversionuid = 7125244951292834932l; private long start;// 起始值 private long end;// 结束值 private static final long threshold = 10000l;// 临界值 @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;// 中间值 forkjoincalculate left = new forkjoincalculate(start, middle);// 0-50000000 left.fork();// 拆分子任务,同时压入线程队列 forkjoincalculate right = new forkjoincalculate(middle + 1, end);// 50000001-100000000 right.fork();// 拆分子任务,同时压入线程队列 return left.join() + right.join();// 汇总任务结果 } } public forkjoincalculate() { } public forkjoincalculate(long start, long end) { this.start = start; this.end = end; } }
4、java8中的并行流和顺序流
4.1顺序流
/** * java8的顺序流 */ @test public void test3() { instant start = instant.now();// java8中新时间日期api longstream.rangeclosed(0, 10000000000l) .sequential()// 顺序流 .reduce(0, long::sum); instant end = instant.now(); // 5780 system.out.println("耗费时间为:" + duration.between(start, end).tomillis());// java8中新时间日期api }
4.2步行流
/** * java8的并行流 */ @test public void test4() { instant start = instant.now();// java8中新时间日期api longstream.rangeclosed(0, 10000000000l) .parallel()// 并行流 .reduce(0, long::sum); instant end = instant.now(); // 2392 system.out.println("耗费时间为:" + duration.between(start, end).tomillis());// java8中新时间日期api }
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