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
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/** * 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
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/** * 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
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/** * 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 } |
到此这篇关于java中fork-join的原理解析的文章就介绍到这了,更多相关java中fork-join原理内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28175019/article/details/115680638