Java の Fork/Join フレームワークとは何ですか?

1. フォーク/結合フレームワークとは何ですか?

Fork/Join フレームワークは、Java 7 で導入された java.util.concurrent パッケージの一部です。これは、各チャンクを処理できる小さなチャンクに再帰的に分割できるタスク用に設計されています。独立して。このフレームワークは分割統治の原理に基づいて動作するため、並べ替え、検索、その他の再帰的アルゴリズムなどのタスクに最適です。

2. フォーク/結合フレームワークの実装

2.1 フォークジョインタスク

ForkJoinTask は、Fork/Join フレームワーク内で実行できるタスクの基本クラスです。これは、タスクが新しいサブタスクをフォークし、完了後にそれらを結合できるようにするコア操作を提供します。

例:

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private final int[] arr;
    private final int start, end;

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

    @Override
    protected Integer compute() {
        if (end - start <= 10) {
            int sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += arr[i];
            }
            return sum;
        } else {
            int mid = (start + end) / 2;
            SumTask leftTask = new SumTask(arr, start, mid);
            SumTask rightTask = new SumTask(arr, mid, end);

            leftTask.fork();
            int rightResult = rightTask.compute();
            int leftResult = leftTask.join();

            return leftResult + rightResult;
        }
    }
}

2.2 フォークジョインプール

ForkJoinPool は、ForkJoinTask インスタンスを実行するワーカー スレッドのプールを管理する中心クラスです。ワークスチールアルゴリズムを使用して、ビジーなスレッドからアイドル状態のスレッドにタスクを再分配することで、すべてのスレッドをビジー状態に保ちます。

例:

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

public class ForkJoinExample {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[100];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = i + 1;
        }

        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumTask task = new SumTask(arr, 0, arr.length);

        int result = pool.invoke(task);
        System.out.println("Sum: " + result);
    }
}

2.3 RecursiveTask と RecursiveAction

RecursiveTask はタスクが結果を返す場合に使用され、RecursiveAction は結果を返さない場合に使用されます。

RecursiveAction を使用した例:

import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class PrintTask extends RecursiveAction {
    private final int[] arr;
    private final int start, end;

    public PrintTask(int[] arr, int start, int end) {
        this.arr = arr;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (end - start <= 10) {
            for (int i = start; i < end; i++) {
                System.out.print(arr[i] + " ");
            }
            System.out.println();
        } else {
            int mid = (start + end) / 2;
            PrintTask leftTask = new PrintTask(arr, start, mid);
            PrintTask rightTask = new PrintTask(arr, mid, end);

            invokeAll(leftTask, rightTask);
        }
    }
}

2.4 デモと結果

ForkJoinExample を実行すると、配列要素の合計が出力されます。 Fork/Join フレームワークは、タスクを小さなチャンクに分割して並列処理するため、特に大規模なデータセットの場合に大幅なパフォーマンスの向上が見られます。

たとえば、1 から 100 までの数字を合計すると次のようになります。

Sum: 5050

PrintTask の場合、フレームワークは配列印刷タスクを分割し、並列実行してセグメントを同時に出力します。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 
...

3. フォーク/ジョインフレームワークのさまざまな次元

3.1 フォーク/ジョインの利点

• 効率 : 利用可能なすべての CPU コアを利用し、タスクの実行を高速化します。
• スケーラビリティ : 大規模なデータセットを、より小さな管理可能なタスクに分割することで処理できます。
• ワークスチール : 過負荷になったスレッドからアイドル状態のスレッドにタスクを再分配することで、すべてのスレッドをビジー状態に保ちます。

3.2 フォーク/ジョインの欠点

• 複雑さ : 慎重な設計と並列処理の理解が必要であり、コードが複雑になる可能性があります。
• オーバーヘッド : 分岐タスクと結合タスクには固有のオーバーヘッドがあり、小規模なタスクには有益ではない可能性があります。
• デバッグ : 並列タスクは、スレッド実行の非決定的な性質のため、デバッグが難しい場合があります。

3.3 フォーク/ジョインを使用する場合

• 大規模な再帰的問題 : 並べ替え、検索、行列の乗算など、より小さなサブタスクに自然に分割されるタスクがある場合。
• 1
• CPU に依存した操作 : 集中的な CPU 計算を必要とし、並列実行のメリットが得られるタスク。

4. 結論

Fork/Join フレームワークは、並列処理タスクを最適化するための Java の強力なツールです。タスクを小さなサブタスクに分割し、個別に実行し、結合して最終結果を生成できるシナリオに優れています。複雑さが伴いますが、マルチコア環境ではパフォーマンス上の利点が欠点を上回ることが多いため、CPU に依存した大規模な再帰的問題には優れた選択肢となります。

詳細については、 で投稿をご覧ください: Java の Fork/Join Framework とは何ですか?

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