Fork/Join 框架

2年前 (2022) 程序员胖胖胖虎阿
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本文部分摘自《Java 并发编程的艺术》

Fork/Join 框架概述

Fork/Join 框架是 Java7 提供的一个用于并行执行任务的框架,是把一个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,其运行流程如图所示:

Fork/Join 框架

工作窃取算法

工作窃取算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行,为什么要这样做呢?假如我们需要做一个比较大的任务,可以把这个任务分割为若干个互不依赖的子任务,为了减少线程间的竞争,把这些子任务分别放到不同的队列里,并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务,线程和队列一一对应。然而,如果某一线程先把自己队列的任务干完了,而其他线程对应的队列里还有任务等待处理,干完活的线程与其等着,不如去帮其他线程干活,这就是工作窃取算法的动机。

为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争,通常会使用双端队列,被窃取任务线程永远从队列的头部拿任务执行,而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行

使用 Fork/Join 框架

首先思考一下,如果让我们来设计一个 Fork/Join 框架,该如何设计呢?

  1. 分割任务

    首先我们需要一个有 fork 类来把大任务分割成子任务,有可能子任务还是很大,所以需要不停地分割,直到分割出来的子任务足够小

  2. 执行任务并合并结果

    分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里,启动一个线程从队列里拿数据,然后进行合并

Fork/Join 使用两个类来完成以上两件事情:

  1. ForkJoinTask

    我们使用 ForkJoin 框架,必须首先创建 ForkJoin 任务,它提供在任务中执行 fork() 和 join() 操作的机制。通常情况下,我们不需要直接继承 ForkJoinTask 类,只需要继承它的子类即可,Fork/Join 框架提供了以下两个子类:

    • RecursiveAction:用于没有返回结果的任务
    • RecursiveTask:用于有返回结果待任务
  2. ForkJoinPool

    ForkJoinTask 需要通过 ForkJoinPool 来执行

我们通过一个简单的需求来使用 Fork/Join 框架,需求是:计算 1+2+3+4 的结果

使用 Fork/Join 框架把这个任务 fork 成两个子任务,子任务一负责计算 1+2,子任务而负责计算 3+4,然后再 join 两个子任务的结果,因为是有结果的任务,所以必须继承 RecursiveTask,代码实现如下:

public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> {

    // 阈值
    private static final int THRESHOLD = 2;

    private final int start;
    private final int end;

    public CountTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
        // 如果任务足够小就计算任务
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);
            CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end);
            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();
            // 等待子任务执行完,并得到其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join();
            // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        // 生成一个计算任务,负责计算 1+2+3+4
        CountTask task = new CountTask(1, 4);
        // 执行一个任务
        Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);
        try {
            System.out.println(result.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

上面的例子中是通过 new ForkJoinPool(),然而这并不是其作者 Doug Lea 推荐的方式。ForkJoinPool 类有一个静态方法commonPool(),它所获得的 ForkJoinPool 实例是由整个应用进程共享的,可以帮助应用程序中多个需要进行归并计算的任务共享计算资源

ForkJoinPool forkJoinPool = ForkJoinPool.commonPool();

ForkJoinTask 在执行的时候可能会抛出异常,但我们没办法在主线程直接捕获线程,所以 ForkJoinTask 提供了 isCompletedAbnormally() 方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被取消,并可以通过 ForkJoinTask 的 getException 方法获取异常

if(task.isCompletedAbnormally()) {
    System.out.println(task.getException());
}

Fork/Join 框架的实现原理

ForkJoinPool 中用来处理任务的工作线程采用的是 ForkJoinWorkerThread,它继承了 Thread 类,拥有两个非常关键的变量

final ForkJoinPool pool;
final ForkJoinPool.WorkQueue workQueue;

pool 是这个工作线程所属的 ForkJoinPool 实例,workQueue 是一个双端队列,可以发现,它是 ForkJoinPool 的一个内部类,其结构如下(省略部分代码)

static final class WorkQueue {
	...    
    ForkJoinTask<?>[] array;
    final ForkJoinPool pool;
    final ForkJoinWorkerThread owner;
	...
}

WorkQueue 里维护一个 ForkJoinTask 数组,用来存放待执行的任务(ForkJoinTask)。所以 Fork/Join 框架的基本思想就是:ForkJoinPool 的每个工作线程都维护着一个工作队列(WorkQueue),里面存放的对象是任务,每个工作线程处理自己的工作队列里的任务

fork() 方法做的工作只有一件事,既是把任务推入当前工作线程的工作队列里

public final ForkJoinTask<V> fork() {
    Thread t;
    if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread)
        ((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this);
    else
        ForkJoinPool.common.externalPush(this);
    return this;
}

join() 方法的工作则复杂一些,首先会判断线程是否为 ForkJoinThread 线程,如果不是,阻塞当前线程,等待任务完成,如果是,则不阻塞。接着查看任务的完成状态,如果已经完成,直接返回结果,否则从队列中取出任务执行

版权声明:程序员胖胖胖虎阿 发表于 2022年11月8日 上午5:48。
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