1.什么是分而治之
分而治之就是將一個大任務層層拆分成一個個的小任務,直到不可拆分,拆分依據定義的閾值划分任務規模。
fork/join通過fork將大任務拆分成小任務,在將小任務的結果join匯總
2.fork/join標准范式
先上圖

在使用fork/join做任務分配之前,首先得了解其中的幾個類:
ForkJoinPool:充當fork/join框架里面的管理者,最原始的任務都要交給它才能處理。它負責控制整個fork/join有多少個workerThread,workerThread的創建,激活都是由它來掌控。它還負責workQueue隊列的創建和分配,每當創建一個workerThread,它負責分配相應的workQueue。然后它把接到的活都交給workerThread去處理,它可以說是整個frok/join的容器。
ForkJoinWorkerThread:fork/join里面真正干活的"工人",本質是一個線程。里面有一個ForkJoinPool.WorkQueue的隊列存放着它要干的活,接活之前它要向ForkJoinPool注冊(registerWorker),拿到相應的workQueue。然后就從workQueue里面拿任務出來處理。它是依附於ForkJoinPool而存活,如果ForkJoinPool的銷毀了,它也會跟着結束。
ForkJoinPool.WorkQueue: 雙端隊列就是它,它負責存儲接收的任務。
ForkJoinTask:代表fork/join里面任務類型,我們一般用它的兩個子類RecursiveTask、RecursiveAction。這兩個區別在於RecursiveTask任務是有返回值,RecursiveAction沒有返回值。任務的處理邏輯包括任務的切分都集中在compute()方法里面。
3.廢話不多說,代碼走起
fork/join在平時的使用過程中,一般分為同步調用和異步調用,下面是兩種情況的實例:
/**同步用法*/
1 public class SumArray { 2 private static class SumTask extends RecursiveTask<Integer>{ 3 4 private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10; 5 private int[] src; //表示我們要實際統計的數組 6 private int fromIndex;//開始統計的下標 7 private int toIndex;//統計到哪里結束的下標 8 9 public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) { 10 this.src = src; 11 this.fromIndex = fromIndex; 12 this.toIndex = toIndex; 13 } 14 15 @Override 16 protected Integer compute() { 17 if(toIndex-fromIndex < THRESHOLD) { 18 int count = 0; 19 for(int i=fromIndex;i<=toIndex;i++) { 20 //SleepTools.ms(1); 21 count = count + src[i]; 22 } 23 return count; 24 }else { 25 //fromIndex....mid....toIndex 26 //1...................70....100 27 int mid = (fromIndex+toIndex)/2;
//將任務一分為二 28 SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid); 29 SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex); 30 invokeAll(left,right); //提交任務 31 return left.join()+right.join(); 32 } 33 } 34 } 35 36 public static void main(String[] args) { 37 38 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); 39 int[] src = MakeArray.makeArray(); 40 41 SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1); 42 43 long start = System.currentTimeMillis(); 44 45 int a = pool.invoke(innerFind);//同步調用 46 System.out.println("Task is Running....."); 47 System.out.println("The count is "+innerFind.join() 48 +" spend time:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms"+a); 49 } 50 }
/** *異步用法 * *類說明:遍歷指定目錄(含子目錄)找尋指定類型文件 */ public class FindDirsFiles extends RecursiveAction{ private File path;//當前任務需要搜尋的目錄 public FindDirsFiles(File path) { this.path = path; } public static void main(String [] args){ try { // 用一個 ForkJoinPool 實例調度總任務 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); FindDirsFiles task = new FindDirsFiles(new File("F:/")); pool.execute(task);//異步調用 System.out.println("Task is Running......"); Thread.sleep(1); int otherWork = 0; for(int i=0;i<100;i++){ otherWork = otherWork+i; } System.out.println("Main Thread done sth......,otherWork="+otherWork); task.join();//阻塞的方法 System.out.println("Task end"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override protected void compute() { List<FindDirsFiles> subTasks = new ArrayList<>(); File[] files = path.listFiles(); if(files!=null) { for(File file:files) { if(file.isDirectory()) { subTasks.add(new FindDirsFiles(file)); }else { //遇到文件,檢查 if(file.getAbsolutePath().endsWith("txt")) { System.out.println("文件:"+file.getAbsolutePath()); } } } if(!subTasks.isEmpty()) { for(FindDirsFiles subTask:invokeAll(subTasks)) { subTask.join();//等待子任務執行完成 } } } } }
這段代碼可以直接運行試試,跟上面的標准范式一樣,在這里我是實現了RecursiveTask(有興趣的可以自己改成RecursiveAction玩玩,但是RecursiveAction是沒有返回值的,使用的時候需要注意),當調用ForkJoinPool的invoke方法啟動任務,會同步調用重寫的compute方法,這個方法里面才是你要寫的fork/join業務代碼。
可以看到,我定義了一個閾值THRESHOLD,當任務小於這個閾值的時候,執行運算,否則繼續切分任務,提交任務,循環調用,直到任務不可切分,將所有的運算結果整合。其實我在調用invokeAll方法時,並不會立刻返回結果,里面還是會去重復判斷每一個任務是否小於閾值,當所有的任務都滿足條件並執行完成,才會返回,其實就是遞歸調用。
總結:
fork/join的使用其實沒什么難度,其基本思想是將大任務分割成小任務,最后將小任務聚合起來得到結果。fork是分解的意思, join是收集的意思. 它非常類似於HADOOP提供的MapReduce框架,只是MapReduce的任務可以針對集群內的所有計算節點,可以充分利用集群的能力完成計算任務。ForkJoin更加類似於單機版的MapReduce。
