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
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
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
- 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。
- 适合分治算法：能够高效地处理大规模数据的分割和处理。
- 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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