浅谈Java的Fork/Join并发框架(Java Fork/Join并发框架详解与应用实践)

原创

ithorizon 6个月前 (10-21) 阅读数 33 #后端开发

Java Fork/Join并发框架详解与应用实践

一、引言

随着计算机硬件的成长，多核处理器已经成为主流，怎样充分利用多核处理器的计算能力，节约程序的性能，已经成为软件开发中一个重要的问题。Java的Fork/Join并发框架正是为了解决这个问题而设计的。本文将详细介绍Java Fork/Join并发框架的原理、使用方法以及应用实践。

二、Fork/Join并发框架简介

Fork/Join并发框架是Java 7引入的一种并行计算框架，它利用了分治法的思想，将大任务分解为小任务，然后将小任务分配到多个线程上并行执行，最后将于是合并。Fork/Join框架核心由以下几个部分组成：

ForkJoinPool：用于执行任务的线程池。

ForkJoinTask：用于描述任务的抽象类，需要开发者实现compute()方法。

RecursiveAction：用于没有返回值的任务。

RecursiveTask：用于有返回值的任务。

三、Fork/Join框架原理

Fork/Join框架的工作原理可以概括为以下三个步骤：

分解任务：将大任务分解为小任务，直到任务足够小可以直接计算。

执行任务：将分解后的小任务分配到不同的线程上并行执行。

合并于是：将执行完毕的小任务的于是合并成最终于是。

四、Fork/Join框架使用方法

下面将通过一个易懂的例子来介绍Fork/Join框架的使用方法。

4.1 创建任务类

首先，创建一个继承自RecursiveTask的类，用于描述任务。这里以计算斐波那契数列为例：


public class FibonacciTask extends RecursiveTask {
    private int n;
    public FibonacciTask(int n) {
        this.n = n;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) {
            return n;
        }
        FibonacciTask f1 = new FibonacciTask(n - 1);
        f1.fork(); // 异步执行
        FibonacciTask f2 = new FibonacciTask(n - 2);
        int result = f2.compute() + f1.join(); // 等待f1执行完毕并合并于是
        return result;
    }
}

4.2 创建ForkJoinPool并执行任务

然后，创建一个ForkJoinPool，并调用其invoke()方法执行任务：


public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
    FibonacciTask task = new FibonacciTask(10); // 计算斐波那契数列的第10项
    Integer result = pool.invoke(task);
    System.out.println("Result: " + result);
}

五、Fork/Join框架应用实践

下面将通过几个实际场景来展示Fork/Join框架的应用。

5.1 数组排序

利用Fork/Join框架，可以实现一个高效的并行数组排序算法。下面是一个易懂的示例代码：


public class ParallelMergeSortTask extends RecursiveAction {
    private int[] array;
    private int left;
    private int right;
    public ParallelMergeSortTask(int[] array, int left, int right) {
        this.array = array;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }
    @Override
    protected void compute() {
        if (left < right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            ParallelMergeSortTask task1 = new ParallelMergeSortTask(array, left, mid);
            ParallelMergeSortTask task2 = new ParallelMergeSortTask(array, mid + 1, right);
            invokeAll(task1, task2);
            merge(left, mid, right);
        }
    }
    private void merge(int left, int mid, int right) {
        int[] temp = new int[right - left + 1];
        int i = left, j = mid + 1, k = 0;
        while (i <= mid && j <= right) {
            if (array[i] <= array[j]) {
                temp[k++] = array[i++];
            } else {
                temp[k++] = array[j++];
            }
        }
        while (i <= mid) {
            temp[k++] = array[i++];
        }
        while (j <= right) {
            temp[k++] = array[j++];
        }
        System.arraycopy(temp, 0, array, left, temp.length);
    }
}

5.2 图片处理

在图像处理领域，Fork/Join框架可以用来并行处理图像中的像素，从而节约处理速度。以下是一个易懂的示例，用于将图像中的每个像素值提高一个固定的数值：


public class ParallelPixelIncrementTask extends RecursiveAction {
    private BufferedImage image;
    private int startX, startY, endX, endY;
    private int increment;
    public ParallelPixelIncrementTask(BufferedImage image, int startX, int startY, int endX, int endY, int increment) {
        this.image = image;
        this.startX = startX;
        this.startY = startY;
        this.endX = endX;
        this.endY = endY;
        this.increment = increment;
    }
    @Override
    protected void compute() {
        if (endX - startX > 1000 || endY - startY > 1000) {
            int midX = (startX + endX) / 2;
            int midY = (startY + endY) / 2;
            ParallelPixelIncrementTask task1 = new ParallelPixelIncrementTask(image, startX, startY, midX, midY, increment);
            ParallelPixelIncrementTask task2 = new ParallelPixelIncrementTask(image, midX + 1, midY + 1, endX, endY, increment);
            invokeAll(task1, task2);
        } else {
            for (int y = startY; y <= endY; y++) {
                for (int x = startX; x <= endX; x++) {
                    int color = image.getRGB(x, y);
                    int newColor = (color + increment * 255) % 256 * 255;
                    image.setRGB(x, y, newColor);
                }
            }
        }
    }
}