一、fork/join

Java 7开始引入了一种新的Fork/Join线程池，它可以执行一种特殊的任务：把一个大任务拆成多个小任务并行执行。

我们举个例子：如果要计算一个超大数组的和，最简单的做法是用一个循环在一个线程内完成：

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还有一种方法，可以把数组拆成两部分，分别计算，最后加起来就是最终结果，这样可以用两个线程并行执行：

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如果拆成两部分还是很大，我们还可以继续拆，用4个线程并行执行：

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这就是Fork/Join任务的原理：判断一个任务是否足够小，如果是，直接计算，否则，就分拆成几个小任务分别计算。

这个过程可以反复“裂变”成一系列小任务。

二、实例-使用Fork/Join对大数据进行并行求和：

package com.itranswarp.learnjava;import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;/*** Learn Java from https://www.liaoxuefeng.com/* * @author liaoxuefeng*/
public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建2000个随机数组成的数组:long[] array = new long[2000];// 期待的总和long expectedSum = 0;// 赋值随机数for (int i = 0; i < array.length; i++) {array[i] = random();expectedSum += array[i];}System.out.println("Expected sum: " + expectedSum);// fork/join:ForkJoinTask<Long> task = new SumTask(array, 0, array.length);// 开始时间long startTime = System.currentTimeMillis();// 线程开始运算Long result = ForkJoinPool.commonPool().invoke(task);// 结束时间long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("Fork/join sum: " + result + " in " + (endTime - startTime) + " ms.");}static Random random = new Random(0);static long random() {// 该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。return random.nextInt(10000);}
}// fork/join
class SumTask extends RecursiveTask<Long> {// 数组大于500则分叉static final int THRESHOLD = 500;long[] array;int start;int end;// 要计算的数组SumTask(long[] array, int start, int end) {this.array = array;this.start = start;this.end = end;}// 计算@Overrideprotected Long compute() {// 如果任务足够小,直接计算:if (end - start <= THRESHOLD) {long sum = 0;for (int i = start; i < end; i++) {sum += this.array[i];// 故意放慢计算速度:try {Thread.sleep(2);} catch (InterruptedException e) {}}return sum;}// 任务太大:else{// 任务一分为二int middle = (end + start) / 2;System.out.println(String.format("split %d~%d ==> %d~%d, %d~%d", start, end, start, middle, middle, end));// 分别建立两个任务SumTask subtask1 = new SumTask(this.array, start, middle);SumTask subtask2 = new SumTask(this.array, middle, end);// 提交任务invokeAll(subtask1, subtask2);// 获得子任务的结果:Long subresult1 = subtask1.join();Long subresult2 = subtask2.join();// 汇总结果:Long result = subresult1 + subresult2;System.out.println("result = " + subresult1 + " + " + subresult2 + " ==> " + result);return result;}}
}

观察上述代码的执行过程，一个大的计算任务0~2000首先分裂为两个小任务0~1000和1000~2000，这两个小任务仍然太大，继续分裂为更小的0~500，500~1000，1000~1500，1500~2000，最后，计算结果被依次合并，得到最终结果。

因此，核心代码SumTask继承自RecursiveTask，在compute()方法中，关键是如何“分裂”出子任务并且提交子任务：

class SumTask extends RecursiveTask<Long> {protected Long compute() {// “分裂”子任务:SumTask subtask1 = new SumTask(...);SumTask subtask2 = new SumTask(...);// invokeAll会并行运行两个子任务:invokeAll(subtask1, subtask2);// 获得子任务的结果:Long subresult1 = subtask1.join();Long subresult2 = subtask2.join();// 汇总结果:return subresult1 + subresult2;}
}

Fork/Join线程池在Java标准库中就有应用。

Java标准库提供的java.util.Arrays.parallelSort(array)可以进行并行排序，它的原理就是内部通过Fork/Join对大数组分拆进行并行排序，在多核CPU上就可以大大提高排序的速度。

三、小结

Fork/Join是一种基于“分治”的算法：通过分解任务，并行执行，最后合并结果得到最终结果。

ForkJoinPool线程池可以把一个大任务分拆成小任务并行执行，任务类必须继承自RecursiveTask或RecursiveAction。

使用Fork/Join模式可以进行并行计算以提高效率。

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1252599548343744/1306581226487842

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