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這篇文章將為大家詳細講解有關Java中如何使用ForkJoin框架,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
一、ForkJoin
ForkJoin是由JDK1.7后提供多線并發處理框架。ForkJoin的框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之?分而治之就是將一個復雜的計算,按照設定的閾值進行分解成多個計算,然后將各個計算結果進行匯總。相應的ForkJoin將復雜的計算當做一個任務。而分解的多個計算則是當做一個子任務。
二、ForkJoin的使用
下面我們以計算一個長度為一個億的隨機數整數數組為例來展示一下ForkJoin的使用:
1.創建Task
使用ForkJoin框架,需要創建一個ForkJoin的任務,而ForkJoinTask是一個抽象類,我們不需要去繼承ForkJoinTask進行使用。因為ForkJoin框架為我們提供了RecursiveAction和RecursiveTask(子任務有返回值)。我們只需要繼承ForkJoin為我們提供的抽象類的其中一個并且實現compute方法。
private static class SumTask extends RecursiveTask<Integer>{ //設定計算長度的閾值為總長度的十分之一也就是一千萬 private final static int THRESHOLD = MakeArray.ARRAY_LENGTH/10; private int[] src; //表示我們要實際統計的數組 private int fromIndex;//開始統計的下標 private int toIndex;//統計到哪里結束的下標 public SumTask(int[] src, int fromIndex, int toIndex) { this.src = src; this.fromIndex = fromIndex; this.toIndex = toIndex; } @Override protected Integer compute() { //計算長度如果小于設定長度就不需要分解任務 if(toIndex-fromIndex < THRESHOLD) { int count = 0; for(int i=fromIndex;i<=toIndex;i++) { count = count + src[i]; } return count; }else { int mid = (fromIndex+toIndex)/2; SumTask left = new SumTask(src,fromIndex,mid); SumTask right = new SumTask(src,mid+1,toIndex); //將任務進行拆分 invokeAll(left,right); //連接返回結果 return left.join()+right.join(); } }}
2.使用ForkJoinPool進行執行
task要通過ForkJoinPool來執行,分割的子任務也會添加到當前工作線程的雙端隊列中,進入隊列的頭部。當一個工作線程中沒有任務時,會從其他工作線程的隊列尾部獲取一個任務(工作竊取)。
public static void main(String[] args) { ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); int[] src = MakeArray.makeArray(); SumTask innerFind = new SumTask(src,0,src.length-1); long start = System.currentTimeMillis(); pool.invoke(innerFind);//同步調用}
三、ForkJoin注意點
使用ForkJoin將相同的計算任務通過多線程的進行執行。從而能提高數據的計算速度。在google的中的大數據處理框架mapreduce就通過類似ForkJoin的思想。通過多線程提高大數據的處理。但是我們需要注意: 使用這種多線程帶來的數據共享問題,在處理結果的合并的時候如果涉及到數據共享的問題,我們盡可能使用JDK為我們提供的并發容器。 ForkJoin也是通過多線程的方式進行處理任務。那么我們不得不考慮是否應該使用ForkJoin。因為當數據量不是特別大的時候,我們沒有必要使用ForkJoin。因為多線程會涉及到上下文的切換。所以數據量不大的時候使用串行比使用多線程快。
關于Java中如何使用ForkJoin框架就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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