Java7之线程池ForkJoinPool

许多情况下，在一个程序中使用多线程是有益处的，可以大大提高程序的效率，多线程主要有以下3个优点1,资源利用率更好2，程序设计在某些情况下更简单3，程序响应更快。当然凡事有利就有弊，多线程也会使程序的开发，维护及调试更加复杂，当然如果我们能够扬长避短，在正确的场合下使用多线程，那么它将成为我们程序中开发的利器。

Java一直以来，对多线程的开发支持比较良好，特别在JDK5,6后引入的java.util.concurrent包，使用多线程的开发变的更加容易，这个包里面大部分的API都是更进一步的封装，作为开发者，我们只需熟悉它怎么使用，就能够很轻松的上手，当然如果你想完全搞懂它，那么就需要读读那些优秀的源码了。

ForkJoinPool这个类是JDK7后新增的线程池，很适合在单机多核的PC上部署多线程程序，ForkJoinPool使用的分而治之的思想，这一点与当前很火的大数据处理框架Hadoop的map/reduce思想非常类似，但是他们的使用场合却不一样，ForkJoinPool适合在一台PC多核CPU上运行，而hadoop则适合在分布式环境中进行大规模集群部署。

Fork/Join 模式有自己的适用范围。如果一个应用能被分解成多个子任务，并且组合多个子任务的结果就能够获得最终的答案，那么这个应用就适合用 Fork/Join 模式来解决.

ForkJoinPool使用的工作窃取的方式能够在最大方式上充分利用CPU的资源，一般流程是fork分解，join结合。本质是将一个任务分解成多个子任务，每个子任务用单独的线程去处理，主要几个常用方法有

关于上表中的ForkJoinTask是一个抽象类，代表一个可以fork与join的任务. ,它还有2个抽象子类:RecursiveAcion和RecursiveTask.其中RecursiveTask代表有泛型返回值的任务.而RecursiveAction代表没有返回值.

package com.demo;  import java.util.concurrent.RecursiveAction;  /** *  * 继承RecursiveAction来实现可分解的任务 * 注意无返回值 *  * **/  public class PrintTask extends RecursiveAction {  //每个小任务，最多只打印50个数  private static final int threshold=50;  //打印任务的开始  private int start;  //打印任务的结束  private int end;  public PrintTask() {  // TODO Auto-generated constructor stub  }  //打印从start到end之间的任务  public PrintTask(int start, int end) {  super();  this.start = start;  this.end = end;  }  @Override  protected void compute() {  if(end-start<threshold){  for(int i=start;i<end;i++){  System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"i的值:"+i);  }  }else{  //当end与start之间的差大于threshold，及打印的数超过50个时，  //将大任务分解成2个小任务  int middle=(start+end)/2;  PrintTask left=new PrintTask(start, middle);  PrintTask  right=new PrintTask(middle, end);  //并行执行两个小任务  left.fork();  right.fork();  }  }  }

有返回值的demo

package com.demo;  import java.util.concurrent.RecursiveTask;
/*** * 有返回值 *  * */
public class CalTask  extends RecursiveTask<Integer>{  //将每个小任务，最多只能累加20个数  private static final int threshold=20;  private int arr[];  private int start;//开始  private int end;//  //累加从start到end之间的数  public CalTask() {  // TODO Auto-generated constructor stub  }  //累加从start到end的数组元素  public CalTask(int[] arr, int start, int end) {  super();  this.arr = arr;  this.start = start;  this.end = end;  }  @Override  protected Integer compute() {  int sum=0;  //当end与start之间的差小于threshold，开始进行累加  if(end-start<threshold){  for(int i=start;i<end;i++){  sum+=arr[i];  }  return sum;  }else{  //当end与start之间的差大于threshold，要计算的数超过20个时，  //将大任务分解成两个小任务  int middle=(start+end)/2;  CalTask left=new CalTask(arr, start, middle);  CalTask right=new CalTask(arr, middle, end);  //并行执行2个小任务  left.fork();  right.fork();  //把2个小任务，累加的结果合并起来  return left.join()+right.join();  }  }  }

package com.demo;  import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;  public class Sum {  public static void main(String[] args)throws Exception {  int []arr=new int[1100];  Random rand=new Random();  int total=0;  //初始化100个数字  for(int i=0;i<arr.length;i++){  int tmp=rand.nextInt(20);  //对元素赋值，并将数组元素的值添加到total总和中  total+=(arr[i]=tmp);  }  System.out.println("正确的total:"+total);  ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool();  //提交可分解的CalTask任务  Future<Integer> future=pool.submit(new CalTask(arr, 0, arr.length));  System.out.println(future.get());  //关闭线程池  pool.shutdown();  }  }

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