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深入理解Java并发编程之Fork/Join框架 |
Fork/Join |
Fork/Join 框架是 Java 7 中引入的一个强大的并行执行任务框架，旨在利用多核处理器的能力。该框架是基于"分而治之"的原理：一个大任务通常可以分解为一些小任务，这些小任务可以进一步分解，直到它们变得足够小而可以并行执行。 |
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并发编程领域的任务可以分为三种：简单并行任务、聚合任务和批量并行任务，见下图。
这些模型之外，还有一种任务模型被称为“分治”。分治是一种解决复杂问题的思维方法和模式；具体而言，它将一个复杂的问题分解成多个相似的子问题，然后再将这些子问题进一步分解成更小的子问题，直到每个子问题变得足够简单从而可以直接求解。
从理论上讲，每个问题都对应着一个任务，因此分治实际上就是对任务的划分和组织。分治思想在许多领域都有广泛的应用。例如，在算法领域，我们经常使用分治算法来解决问题（如归并排序和快速排序都属于分治算法，二分查找也是一种分治算法）。在大数据领域，MapReduce 计算框架背后的思想也是基于分治。
由于分治这种任务模型的普遍性，Java 并发包提供了一种名为 Fork/Join 的并行计算框架，专门用于支持分治任务模型的应用。
分治任务模型可分为两个阶段：一个阶段是 任务分解，就是迭代地将任务分解为子任务，直到子任务可以直接计算出结果；另一个阶段是 结果合并，即逐层合并子任务的执行结果，直到获得最终结果。下图是一个简化的分治任务模型图，你可以对照着理解。
在这个分治任务模型里，任务和分解后的子任务具有相似性，这种相似性往往体现在任务和子任务的算法是相同的，但是计算的数据规模是不同的。具备这种相似性的问题，我们往往都采用递归算法。
Fork/Join 是一个并行计算框架，主要用于支持分治任务模型。在这个计算框架中，Fork 代表任务的分解，而 Join 代表结果的合并。
Fork/Join 计算框架主要由两部分组成：分治任务的线程池 ForkJoinPool 和分治任务 ForkJoinTask。
这两部分的关系类似于 ThreadPoolExecutor 和 Runnable 之间的关系，都是用于提交任务到线程池的，只不过分治任务有自己独特的类型 ForkJoinTask。
ForkJoinTask 是一个抽象类，其中有许多方法，其中最核心的是 fork()方法和 join()方法。fork 方法用于异步执行一个子任务，而 join 方法通过阻塞当前线程来等待子任务的执行结果。
ForkJoinTask 有两个子类：RecursiveAction 和 RecursiveTask。
从它们的名字就可以看出，都是通过递归的方式来处理分治任务的。这两个子类都定义了一个抽象方法 compute()，不同之处在于 RecursiveAction 的 compute 方法没有返回值，而 RecursiveTask 的 compute 方法有返回值。这两个子类也都是抽象类，在使用时需要创建自定义的子类来扩展功能。
接下来，让我们使用 Fork/Join 并行计算框架来计算斐波那契数列（下面的代码示例源自 Java 官方示例）。
首先，我们需要创建一个 ForkJoinPool 线程池以及一个用于计算斐波那契数列的 Fibonacci 分治任务。然后，通过调用 ForkJoinPool 线程池的 invoke()方法来启动分治任务。
由于计算斐波那契数列需要返回结果，所以我们的 Fibonacci 类继承自 RecursiveTask。Fibonacci 分治任务需要实现 compute 方法，在这个方法中，逻辑与普通计算斐波那契数列的方法非常相似，只是在计算 Fibonacci(n - 1)时使用了异步子任务，这是通过 f1.fork()语句来实现。
@Slf4j
public class ForkJoinDemo {
// 1. 运行入口
public static void main(String[] args) {
int n = 20;
// 为了追踪子线程名称，需要重写 ForkJoinWorkerThreadFactory 的方法
final ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory factory = pool -> {
final ForkJoinWorkerThread worker = ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory.newThread(pool);
worker.setName("my-thread" + worker.getPoolIndex());
return worker;
};
//创建分治任务线程池，可以追踪到线程名称
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4, factory, null, false);
// 快速创建 ForkJoinPool 方法
// ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);
//创建分治任务
Fibonacci fibonacci = new Fibonacci(n);
//调用 invoke 方法启动分治任务
Integer result = forkJoinPool.invoke(fibonacci);
log.info("Fibonacci {} 的结果是 {}", n, result);
}
}
// 2. 定义拆分任务，写好拆分逻辑
@Slf4j
class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
final int n;
Fibonacci(int n) {
this.n = n;
}
@Override
public Integer compute() {
//和递归类似，定义可计算的最小单元
if (n <= 1) {
return n;
}
// 想查看子线程名称输出的可以打开下面注释
//log.info(Thread.currentThread().getName());
Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
// 拆分成子任务
f1.fork();
Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
// f1.join 等待子任务执行结果
return f2.compute() + f1.join();
}
}运行程序，我们会得到如下的结果：
17:29:10.336 [main] INFO tech.shuyi.javacodechip.forkjoinpool.ForkJoinDemo - Fibonacci 20 的结果是 6765
Fork/Join 并行计算的核心组件是 ForkJoinPool。下面简单介绍一下 ForkJoinPool 的工作原理。
当我们通过 ForkJoinPool 的 invoke 或 submit 方法提交任务时，ForkJoinPool 会根据一定的路由规则将任务分配到一个任务队列中。如果任务执行过程中创建了子任务，那么子任务会被提交到对应工作线程的任务队列中。
ForkJoinPool 中有一个数组形式的成员变量 workQueue[]，其对应一个队列数组，每个队列对应一个消费线程。丢入线程池的任务，根据特定规则进行转发。
当工作线程的任务队列为空时，它是否无事可做呢？
不是的。ForkJoinPool 引入了一种称为"任务窃取"的机制。当工作线程空闲时，它可以从其他工作线程的任务队列中"窃取"任务。
例如，下图中线程 T2 的任务队列已经为空，它可以窃取线程 T1 任务队列中的任务。这样，所有的工作线程都能保持忙碌的状态。
ForkJoinPool 中的任务队列采用双端队列的形式。工作线程从任务队列的一个端获取任务，而"窃取任务"从另一端进行消费。这种设计能够避免许多不必要的数据竞争。
ForkJoinPool 与 ThreadPoolExecutor 有很多相似之处，例如都是线程池，都是用于执行任务的。但是，它们之间也有很多不同之处。
首先，ForkJoinPool 采用的是"工作窃取"的机制，而 ThreadPoolExecutor 采用的是"工作复用"的机制。这两种机制各有优劣，ForkJoinPool 的优势在于能够充分利用 CPU 的多核能力，而 ThreadPoolExecutor 的优势在于能够避免线程间的上下文切换。
其次，ForkJoinPool 采用的是分治任务模型，而 ThreadPoolExecutor 采用的是简单并行任务模型。这两种任务模型各有优劣，ForkJoinPool 的优势在于能够处理分治任务，而 ThreadPoolExecutor 的优势在于能够处理简单并行任务。
最后，ForkJoinPool 采用的是 LIFO 的任务队列，而 ThreadPoolExecutor 采用的是 FIFO 的任务队列。这两种任务队列各有优劣，ForkJoinPool 的优势在于能够避免数据竞争，而 ThreadPoolExecutor 的优势在于能够保证任务的顺序性。
假设：我们要计算 1 到 1 亿的和，为了加快计算的速度，我们自然想到算法中的分治原理，将 1 亿个数字分成 1 万个任务，每个任务计算 1 万个数值的综合，利用 CPU 的并发计算性能缩短计算时间。
由于 ThreadPoolExecutor 可以通过 Future 获取到执行结果，因此利用 ThreadPoolExecutor 也是可行的。
当然 ForkJoinPool 实现也是可以的。下面我们将这两种方式都实现一下，看看这两种实现方式有什么不同。
无论哪种实现方式，其大致思路都是：
- 按照线程池里线程个数 N，将 1 亿个数划分成 N 等份，随后丢入线程池进行计算。
- 每个计算任务使用 Future 接口获取计算结果，最后积加即可。
我们先使用 ThreadPoolExecutor 实现。
首先，定义一个 Calculator 接口，表示计算数字总和这个动作，如下所示。
public interface Calculator {
/**
* 把传进来的所有numbers 做求和处理
*
* @param numbers
* @return 总和
*/
long sumUp(long[] numbers);
}接着，我们定义一个使用 ThreadPoolExecutor 线程池实现的类，如下所示。
public class ExecutorServiceCalculator implements Calculator {
private int parallism;
private ExecutorService pool;
public ExecutorServiceCalculator() {
// CPU的核心数 默认就用cpu核心数了
parallism = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
pool = Executors.newFixedThreadPool(parallism);
}
// 1. 处理计算任务的线程
private static class SumTask implements Callable<Long> {
private long[] numbers;
private int from;
private int to;
public SumTask(long[] numbers, int from, int to) {
this.numbers = numbers;
this.from = from;
this.to = to;
}
@Override
public Long call() {
long total = 0;
for (int i = from; i <= to; i++) {
total += numbers[i];
}
return total;
}
}
// 2. 核心业务逻辑实现
@Override
public long sumUp(long[] numbers) {
List<Future<Long>> results = new ArrayList<>();
// 2.1 数字拆分
// 把任务分解为 n 份，交给 n 个线程处理 4核心 就等分成4份呗
// 然后把每一份都扔个一个SumTask线程 进行处理
int part = numbers.length / parallism;
for (int i = 0; i < parallism; i++) {
int from = i * part; //开始位置
int to = (i == parallism - 1) ? numbers.length - 1 : (i + 1) * part - 1; //结束位置
//扔给线程池计算
results.add(pool.submit(new SumTask(numbers, from, to)));
}
// 2.2 阻塞等待结果
// 把每个线程的结果相加，得到最终结果 get()方法 是阻塞的
// 优化方案：可以采用CompletableFuture来优化 JDK1.8的新特性
long total = 0L;
for (Future<Long> f : results) {
try {
total += f.get();
} catch (Exception ignore) {
}
}
return total;
}
}如上面代码所示，我们实现了一个计算单个任务的类 SumTask，在该类中对数值进行累加。其次，我们在 sumUp () 方法中，对 1 亿的数字进行拆分，接着扔给线程池计算，最后阻塞等待计算结果，最终累加起来。
我们运行上面的代码，可以得到顺利得到最终结果，如下所示。
耗时：10ms
结果为：50000005000000
接着我们使用 ForkJoinPool 来实现。
我们首先实现 SumTask 继承 RecursiveTask 抽象类，并在 compute 方法中定义拆分逻辑及计算。最后在 sumUp 方法中调用 pool 方法进行计算，代码如下所示。
public class ForkJoinCalculator implements Calculator {
private ForkJoinPool pool;
// 1. 定义计算逻辑
private static class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
private long[] numbers;
private int from;
private int to;
public SumTask(long[] numbers, int from, int to) {
this.numbers = numbers;
this.from = from;
this.to = to;
}
//此方法为ForkJoin的核心方法：对任务进行拆分 拆分的好坏决定了效率的高低
@Override
protected Long compute() {
// 当需要计算的数字个数小于6时，直接采用for loop方式计算结果
if (to - from < 6) {
long total = 0;
for (int i = from; i <= to; i++) {
total += numbers[i];
}
return total;
} else {
// 否则，把任务一分为二，递归拆分(注意此处有递归)到底拆分成多少分 需要根据具体情况而定
int middle = (from + to) / 2;
SumTask taskLeft = new SumTask(numbers, from, middle);
SumTask taskRight = new SumTask(numbers, middle + 1, to);
taskLeft.fork();
taskRight.fork();
return taskLeft.join() + taskRight.join();
}
}
}
public ForkJoinCalculator() {
// 也可以使用公用的线程池 ForkJoinPool.commonPool()：
// pool = ForkJoinPool.commonPool()
pool = new ForkJoinPool();
}
@Override
public long sumUp(long[] numbers) {
Long result = pool.invoke(new SumTask(numbers, 0, numbers.length - 1));
pool.shutdown();
return result;
}
}运行上面的代码，结果为：
耗时：860ms
结果为：50000005000000
对比 ThreadPoolExecutor 和 ForkJoinPool 这两者的实现，可以发现它们都有任务拆分的逻辑，以及最终合并数值的逻辑。但 ForkJoinPool 相比 ThreadPoolExecutor 来说，做了一些实现上的封装，例如：
- 不用手动去获取子任务的结果，而是使用 join 方法直接获取结果。
- 将任务拆分的逻辑，封装到 RecursiveTask 实现类中，而不是裸露在外。
因此对于没有父子任务依赖，但是希望获取到子任务执行结果的并行计算任务，就可以使用 ForkJoinPool 来实现。在这种情况下，使用 ForkJoinPool 实现更多是代码实现方便，封装做得更加好。
MapReduce 是一个编程模型，同时也是一个处理和生成大数据集的处理框架。它源于 Google，用于支持在大型数据集上的分布式计算。这个框架主要由两个步骤组成：Map 步骤和 Reduce 步骤，这也是它名字的由来。
Fork/Join 并行计算框架通常被用来实现学习 MapReduce 的入门程序，该程序用于统计文件中每个单词的数量。
首先，我们可以使用二分法递归地将文件拆分为更小的部分，直到每个部分只有一行数据。然后，在每个部分中统计单词的数量，并逐级汇总结果。你可以参考之前提到的简化版分治任务模型图来理解该过程。
现在，让我们开始实现。下面的代码使用了字符串数组String[] fc来模拟文件内容，其中每个元素与文件中的行数据一一对应。关键代码位于compute()方法中，这是一个递归方法。它将前半部分数据 fork 一个递归任务进行处理（关键代码：mr1.fork()），而后半部分数据在当前任务中递归处理（mr2.compute()）。
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class WordCountTask extends RecursiveTask<Integer> {
private final String[] fc;
private final int start, end;
public WordCountTask(String[] fc, int start, int end) {
this.fc = fc;
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
if (end - start <= 1) {
// 对单行数据进行统计
return countWords(fc[start]);
} else {
int mid = (start + end) / 2;
WordCountTask mr1 = new WordCountTask(fc, start, mid);
mr1.fork();
WordCountTask mr2 = new WordCountTask(fc, mid, end);
int result2 = mr2.compute();
int result1 = mr1.join();
// 汇总结果
return result1 + result2;
}
}
private int countWords(String line) {
String[] words = line.split(" ");
return words.length;
}
}这个示例程序是对 Fork/Join 模型的简化，实际上在真正的 MapReduce 框架中，还涉及到数据划分、映射阶段、归约阶段等更多的步骤。但是通过此示例，大家可以初步了解如何使用 Fork/Join 并行计算框架来处理类似的任务。
Fork/Join 并行计算框架主要解决的是分治任务。分治的核心思想是“分而治之”：将一个大的任务拆分成小的子任务去解决，然后再把子任务的结果聚合起来从而得到最终结果。这个过程非常类似于大数据处理中的 MapReduce，所以你可以把 Fork/Join 看作单机版的 MapReduce。
Fork/Join 并行计算框架的核心组件是 ForkJoinPool。ForkJoinPool 支持任务窃取机制，能够让所有线程的工作量基本均衡，不会出现有的线程很忙，而有的线程很闲的状况，所以性能很好。
Java 1.8 提供的 Stream API 里面并行流也是以 ForkJoinPool 为基础的。不过需要注意的是，默认情况下所有的并行流计算都共享一个 ForkJoinPool，这个共享的 ForkJoinPool 默认的线程数是 CPU 的核数；如果所有的并行流计算都是 CPU 密集型计算的话，完全没有问题，但是如果存在 I/O 密集型的并行流计算，那么很可能会因为一个很慢的 I/O 计算而拖慢整个系统的性能。
所以 建议用不同的 ForkJoinPool 执行不同类型的计算任务。
编辑：沉默王二，部分内容来源于这篇文章：分而治之思想Forkjoin，还有一部分内容来源于朋友陈树义的这篇文章，内容很顶，强烈推荐。还有一部分图片来自于朋友「日拱一兵」的文章。
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