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用不同风格的相同代码ForkJoinPool不同的延迟

基础概念

ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一个线程池,特别适用于分治算法(Divide and Conquer)。它通过工作窃取(Work Stealing)算法来提高并发执行的效率。ForkJoinPool 中的任务分为两类:RecursiveAction(无返回值)和 RecursiveTask(有返回值)。

不同风格的代码示例

风格一:递归任务

代码语言:txt
复制
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinExample {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        int[] array = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        SumTask task = new SumTask(array, 0, array.length);
        int result = pool.invoke(task);
        System.out.println("Sum: " + result);
    }

    static class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
        private final int[] array;
        private final int start;
        private final int end;

        SumTask(int[] array, int start, int end) {
            this.array = array;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {
            if (end - start <= 2) {
                int sum = 0;
                for (int i = start; i < end; i++) {
                    sum += array[i];
                }
                return sum;
            } else {
                int mid = (start + end) / 2;
                SumTask leftTask = new SumTask(array, start, mid);
                SumTask rightTask = new SumTask(array, mid, end);
                leftTask.fork();
                int rightResult = rightTask.compute();
                int leftResult = leftTask.join();
                return leftResult + rightResult;
            }
        }
    }
}

风格二:使用 lambda 表达式

代码语言:txt
复制
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinLambdaExample {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        int[] array = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        SumTask task = new SumTask(array, 0, array.length);
        int result = pool.invoke(task);
        System.out.println("Sum: " + result);
    }

    static class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
        private final int[] array;
        private final int start;
        private final int end;

        SumTask(int[] array, int start, int end) {
            this.array = array;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {
            if (end - start <= 2) {
                return java.util.Arrays.stream(array, start, end).sum();
            } else {
                int mid = (start + end) / 2;
                SumTask leftTask = new SumTask(array, start, mid);
                SumTask rightTask = new SumTask(array, mid, end);
                leftTask.fork();
                int rightResult = rightTask.compute();
                int leftResult = leftTask.join();
                return leftResult + rightResult;
            }
        }
    }
}

相关优势

  1. 工作窃取算法:空闲线程可以从其他线程的队列中窃取任务,提高资源利用率。
  2. 适合分治算法:能够高效地处理大规模数据的分割和处理。
  3. 减少线程创建开销:通过线程池管理线程,减少频繁创建和销毁线程的开销。

类型

  • RecursiveAction:用于没有返回值的任务。
  • RecursiveTask:用于有返回值的任务。

应用场景

  • 并行计算:如大数据处理、图像处理等。
  • 递归任务:如文件系统遍历、排序算法等。

可能遇到的问题及解决方法

问题:任务分割过细导致性能下降

原因:当任务分割得过于细碎时,线程间的任务调度和管理开销会显著增加,反而降低整体性能。

解决方法

  • 调整任务分割的粒度,确保每个任务有一定的计算量。
  • 使用合适的阈值来决定何时不再继续分割任务。

问题:线程池大小设置不当

原因:线程池过大可能导致资源竞争和过度调度,过小则无法充分利用多核优势。

解决方法

  • 根据实际硬件环境和任务特性合理设置线程池大小。
  • 可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 来获取可用处理器核心数作为参考。

通过以上方法,可以有效优化 ForkJoinPool 的使用,提升程序的并发执行效率。

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