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并发编程工具集——Fork/Join-上(三十六)

时间:2024-09-24 10:22:52浏览次数:8  
标签:Fork Join 分治 工具集 任务 线程 任务模型

简述

  1. 前面提到的线程池、Future、CompletableFuture 和 CompletionService,这些工具类都是在帮助我们站在任务的视角来解决并发问题,而不是让我们纠缠在线程之间如何协作的细节上(比如线程之间如何实现等待、通知等)。
  2. 精髓:对于简单的并行任务,你可以通过“线程池 +Future”的方案来解决;如果任务之间有聚合关系,无论是 AND 聚合还是 OR 聚合,都可以通过 CompletableFuture 来解决;而批量的并行任务,则可以通过 CompletionService 来解决。
  3. 并发编程可以分为三个层面的问题,分别是分工、协作和互斥,线程池、Future、CompletableFuture 和 CompletionService 都可以列到分工里面。
  4. 分治:顾名思义,即分而治之,是一种解决复杂问题的思维方法和模式;
    • 具体来讲,指的是把一个复杂的问题分解成多个相似的子问题,然后再把子问题分解成更小的子问题,直到子问题简单到可以直接求解。
    • 理论上来讲,解决每一个问题都对应着一个任务,所以对于问题的分治,实际上就是对于任务的分治。
  5. 分治思想应用广泛,例如算法领域有分治算法(归并排序、快速排序都属于分治算法,二分法查找也是一种分治算法);大数据领域知名的计算框架 MapReduce 背后的思想也是分治。
  6. Java 并发包里提供了一种叫做 Fork/Join 的并行计算框架,就是用来支持分治这种任务模型的。

分治任务模型

  1. 分治任务模型可分为两个阶段:一个阶段是任务分解,也就是将任务迭代地分解为子任务,直至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,直至获得最终结果。
  2. 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 的使用

  1. Fork/Join 是一个并行计算的框架,主要就是用来支持分治任务模型的,这个计算框架里的 Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解,Join 对应的是结果合并。
  2. Fork/Join 计算框架主要包含两部分,一部分是分治任务的线程池 ForkJoinPool,另一部分是分治任务 ForkJoinTask。
  3. 这两部分的关系类似于 ThreadPoolExecutor 和 Runnable 的关系,都可以理解为提交任务到线程池,只不过分治任务有自己独特类型 ForkJoinTask。
  4. ForkJoinTask 是一个抽象类,它的方法有很多,最核心的是 fork() 方法和 join() 方法,其中 fork() 方法会异步地执行一个子任务,而 join() 方法则会阻塞当前线程来等待子任务的执行结果。
  5. ForkJoinTask 有两个子类——RecursiveAction 和 RecursiveTask:
    • 它们都是用递归的方式来处理分治任务的。
    • 这两个子类都定义了抽象方法 compute(),不过区别是 RecursiveAction 定义的 compute() 没有返回值,而 RecursiveTask 定义的 compute() 方法是有返回值的。
    • 这两个子类也是抽象类,在使用的时候,需要你定义子类去扩展。

标签:Fork,Join,分治,工具集,任务,线程,任务模型
From: https://blog.csdn.net/weixin_39384775/article/details/142331681

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