java-concurrent
  • 前言
  • Java多线程基础
    • 线程简介
      • 什么是线程
      • 为什么要使用多线程/线程使用的好处
      • 线程的优先级
      • 线程的状态
      • Daemon线程
    • 启动和终止线程
      • 构造线程
      • 启动线程
      • 中断线程
      • 过期的suspend()、resume()和stop()
      • 安全地终止线程
    • 多线程实现方式
    • 多线程环境下,局部变量和全局变量都会共享吗?
    • Java线程间的协助和通信
      • Thread.join的使用
      • volatile、ThreadLocal、synchronized3个关键字区别
      • volatile关键字
      • ThreadLocal关键字
      • synchronized关键字
      • Java线程等待和通知的相关方法
    • 实战应用
      • 连接池
      • 线程池
      • 如何计算合适的线程数
  • Java线程池与框架
    • Executor 框架
    • 自定义线程池——ThreadPoolExecutor
    • 线程池工具类(单例模式)
    • 关闭线程池
    • 合理地配置线程池
    • 线程池的监控
    • RejectedExecutionException产生的原因
    • SpringBoot配置线程池工具类
    • FutureTask详解
    • CompletionService讲解
    • Future、FutureTask、CompletionService、CompletableFuture区别
  • Java内存模型
    • Java 内存模型的基础
      • 并发编程模型的两个关键问题
      • Java内存模型的抽象结构
      • 从源代码到指令序列的重排序
      • 并发编程模型的分类
    • 重排序
      • 数据依赖性
      • as-if-serial语义
      • 程序顺序规则
      • 重排序对多线程的影响
    • 顺序一致性
      • 数据竞争与顺序一致性
      • 顺序一致性内存模型
      • 同步程序的顺序一致性效果
      • 未同步程序的执行特性
    • volatile内存语义
      • volatile的特性
      • volatile写-读建立的happens-before关系
      • volatile写-读的内存语义
      • volatile内存语义的实现
      • JSR-133为什么要增强volatile的内存语义
    • 锁内存定义
      • 锁的释放-获取建立的happens-before关系
      • 锁的释放和获取的内存语义
      • 锁内存语义的实现
      • concurrent包的实现
    • final域内存语义
      • final域的重排序规则
      • 写final域的重排序规则
      • 读final域的重排序规则
      • final域为引用类型
      • 为什么final引用不能从构造函数内“溢出”
      • final语义在处理器中的实现
      • JSR-133为什么要增强final的语义
    • happens-before
    • 双重检查锁定与延迟初始化
      • 双重检查锁定的由来
      • 问题的根源
      • 基于volatile的解决方案
      • 基于类初始化的解决方案
    • Java内存模型综述
      • 处理器的内存模型
      • 各种内存模型之间的关系
      • JMM的内存可见性保证
      • JSR-133对旧内存模型的修补
  • HashMap实现原理
    • 讲解(一)
    • 讲解(二)
    • HashMap原理(面试篇)
    • HashMap原理(面试篇二)
  • ConcurrentHashMap的实现原理与使用
    • 为什么要使用ConcurrentHashMap
    • ConcurrentHashMap的结构
    • ConcurrentHashMap的初始化
    • 定位Segment
    • ConcurrentHashMap的操作
    • ConcurrentHashMap讲解(一)
  • Java中的阻塞队列
    • 什么是阻塞队列
    • Java里的阻塞队列
    • 阻塞队列的实现原理
  • Fork/Join框架
    • 什么是Fork/Join框架
    • 工作窃取算法
    • Fork/Join框架的设计
    • 使用Fork/Join框架
    • Fork/Join框架的异常处理
    • Fork/Join框架的实现原理
    • ForkJoinPool的commonPool相关参数配置
  • java.util.concurrent包讲解
    • 线程安全AtomicInteger的讲解
    • CompletableFuture讲解
      • CompletableFuture接口详解
      • CompletableFuture与parallelStream()性能差异
      • CompletableFuture接口详解2
  • Java线程安全
    • 性能与可伸缩性
    • 解决死锁
    • 死锁定义
    • 如何让多线程下的类安全
    • 类的线程安全性定义
    • 实战:实现一个线程安全的单例模式
  • Java常用并发开发工具和类的源码分析
    • CountDownLatch
    • CyclicBarrier
    • Semaphore
    • Exchange
    • ConcurrentHashMap
    • ConcurrentSkipListMap
    • HashMap
      • HashMap源码实现及分析
      • HashMap的一些面试题
    • List
  • Java中的锁
    • 基础知识
    • 番外篇
    • synchronized 是可重入锁吗?为什么?
    • 自旋锁
  • Java多线程的常见问题
    • 常见问题一
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. Fork/Join框架

使用Fork/Join框架

让我们通过一个简单的需求来使用Fork/Join框架,需求是:计算1+2+3+4的结果。

使用Fork/Join框架首先要考虑到的是如何分割任务,如果希望每个子任务最多执行两个

数的相加,那么我们设置分割的阈值是2,由于是4个数字相加,所以Fork/Join框架会把这个任

务fork成两个子任务,子任务一负责计算1+2,子任务二负责计算3+4,然后再join两个子任务

的结果。因为是有结果的任务,所以必须继承RecursiveTask,实现代码如下。

package fj;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> {
private static final int THRESHOLD = 2;  // 阈值
private int start;
private int end;
public CountTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
int sum = 0;
// 如果任务足够小就计算任务
boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
if (canCompute) {
for (int i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
} else {
// 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
int middle = (start + end) / 2;
CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);
CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end);
// 执行子任务
leftTask.fork();
rightTask.fork();
// 等待子任务执行完,并得到其结果
int leftResult=leftTask.join();
int rightResult=rightTask.join();
// 合并子任务
sum = leftResult + rightResult;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
// 生成一个计算任务,负责计算1+2+3+4
CountTask task = new CountTask(1, 4);
// 执行一个任务
Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);
try {
System.out.println(result.get());
} catch (InterruptedException e) {
} catch (ExecutionException e) {
}
}
}

通过这个例子,我们进一步了解ForkJoinTask,ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它

需要实现compute方法,在这个方法里,首先需要判断任务是否足够小,如果足够小就直接执

行任务。如果不足够小,就必须分割成两个子任务,每个子任务在调用fork方法时,又会进入

compute方法,看看当前子任务是否需要继续分割成子任务,如果不需要继续分割,则执行当

前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。

PreviousFork/Join框架的设计NextFork/Join框架的异常处理

Last updated 5 years ago

Was this helpful?