ホームページ >Java >&#&チュートリアル >Java の Fork/Join フレームワークとメソッド呼び出し
ForkJoin 文字通り、Fork は分岐を意味し、Join は結合を意味します。大きなタスクを組み合わせると理解できます。計算と解を繰り返し、最後に小さなタスクの結果を組み合わせて大きなタスクの解を求めるという、分裂した小さなタスクを別のスレッドに渡して計算することが分散コンピューティングの原理であると考えられます。これは、ビッグ データにおける分散オフライン コンピューティングの MapReduce に似ています。ForkJoin の最も古典的なアプリケーションの 1 つは、Java8 の Stream です。Stream はシリアル ストリームとパラレル ストリームに分割されることがわかっています。パラレル ストリームのParallelStream は、ForkJoin に依存して並列処理を実現します。の。
コアの ForkJoinTask
と ForkJoinPool
を見てみましょう。
ForkJoinTask 自体の依存関係は複雑ではなく、非同期タスク計算 FutureTask と同じように Future インターフェイスを実装します
ForkJoinTask のコア ソース コードと、分割統治法によってタスクがどのように計算されるかを学習してみましょう。
ForkJoinTask の中核は、fork() メソッドと join() メソッドです。
fork()
現在のスレッドが ForkJoinWorkerThread スレッドかどうかを確認します
#Yes 現在のスレッドをワーク キューに直接プッシュします。
ForkJoinPool の externalPush メソッドを呼び出すかどうか
ForkJoinPool 静的共通オブジェクトが構築され、ここで呼び出されるのは
commonexternalPush()
#join()## です。
public final ForkJoinTask<V> fork() { Thread t; if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) ((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this); else ForkJoinPool.common.externalPush(this); return this; } public final V join() { int s; if ((s = doJoin() & DONE_MASK) != NORMAL) reportException(s); return getRawResult(); } private int doJoin() { int s; Thread t; ForkJoinWorkerThread wt; ForkJoinPool.WorkQueue w; return (s = status) < 0 ? s : ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) ? (w = (wt = (ForkJoinWorkerThread)t).workQueue). tryUnpush(this) && (s = doExec()) < 0 ? s : wt.pool.awaitJoin(w, this, 0L) : externalAwaitDone(); } // 获取结果的方法由子类实现 public abstract V getRawResult();
public abstract class RecursiveTask<V> extends ForkJoinTask<V> { private static final long serialVersionUID = 5232453952276485270L; V result; protected abstract V compute(); public final V getRawResult() { return result; } protected final void setRawResult(V value) { result = value; } protected final boolean exec() { result = compute(); return true; } }
ForkJoinPool スレッド プール
ForkJoinPool ThreadPoolExecutor との継承関係はほぼ同じであり、兄弟に相当します。
ワークスチールアルゴリズム
」することを許可できます。タスクキュー これはいわゆる「仕事盗みアルゴリズム」です。 一般的なキューの場合、キューに入る要素はキューの最後にあり、キューから出ていく要素は先頭にあります。「作業盗用」のニーズを満たすために、タスク キューはデキューをサポートする必要があります。 "tail" の要素を追加することで、他のワーカー スレッドとの競合を減らすことができます (他のワーカー スレッドは、チームの先頭から独自のタスク キュー内のタスクを取得するため)。この場合、両端のブロッキングを使用する必要があります。それを解決するためにキューに入れてください。
構築メソッド
public ForkJoinPool() { this(Math.min(MAX_CAP, Runtime.getRuntime().availableProcessors()), defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false); } public ForkJoinPool(int parallelism) { this(parallelism, defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false); } public ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory, UncaughtExceptionHandler handler, boolean asyncMode) { this(checkParallelism(parallelism), checkFactory(factory), handler, asyncMode ? FIFO_QUEUE : LIFO_QUEUE, "ForkJoinPool-" + nextPoolId() + "-worker-"); checkPermission(); }
externalPush
この方法は非常に便利です。私たちにとって馴染み深いのは、まさにフォーク時です。 現在のスレッドが ForkJoinWorkerThread でない場合、新しく送信されたタスクもこのメソッドを通じて実行されます。フォークとは、送信用の新しいサブタスクを作成することであることがわかります。 <p><code>externalSubmit
是最为核心的一个方法,它可以首次向池提交第一个任务,并执行二次初始化。它还可以检测外部线程的首次提交,并创建一个新的共享队列。
signalWork
(ws, q)是发送工作信号,让工作队列进行运转。
public ForkJoinTask<?> submit(Runnable task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); ForkJoinTask<?> job; if (task instanceof ForkJoinTask<?>) // avoid re-wrap job = (ForkJoinTask<?>) task; else job = new ForkJoinTask.AdaptedRunnableAction(task); externalPush(job); return job; } final void externalPush(ForkJoinTask<?> task) { WorkQueue[] ws; WorkQueue q; int m; int r = ThreadLocalRandom.getProbe(); int rs = runState; if ((ws = workQueues) != null && (m = (ws.length - 1)) >= 0 && (q = ws[m & r & SQMASK]) != null && r != 0 && rs > 0 && U.compareAndSwapInt(q, QLOCK, 0, 1)) { ForkJoinTask<?>[] a; int am, n, s; if ((a = q.array) != null && (am = a.length - 1) > (n = (s = q.top) - q.base)) { int j = ((am & s) << ASHIFT) + ABASE; U.putOrderedObject(a, j, task); U.putOrderedInt(q, QTOP, s + 1); U.putOrderedInt(q, QLOCK, 0); if (n <= 1) signalWork(ws, q); return; } U.compareAndSwapInt(q, QLOCK, 1, 0); } externalSubmit(task); } private void externalSubmit(ForkJoinTask<?> task) { int r; // initialize caller's probe if ((r = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.localInit(); r = ThreadLocalRandom.getProbe(); } for (;;) { WorkQueue[] ws; WorkQueue q; int rs, m, k; boolean move = false; if ((rs = runState) < 0) { tryTerminate(false, false); // help terminate throw new RejectedExecutionException(); } else if ((rs & STARTED) == 0 || // initialize ((ws = workQueues) == null || (m = ws.length - 1) < 0)) { int ns = 0; rs = lockRunState(); try { if ((rs & STARTED) == 0) { U.compareAndSwapObject(this, STEALCOUNTER, null, new AtomicLong()); // create workQueues array with size a power of two int p = config & SMASK; // ensure at least 2 slots int n = (p > 1) ? p - 1 : 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; n = (n + 1) << 1; workQueues = new WorkQueue[n]; ns = STARTED; } } finally { unlockRunState(rs, (rs & ~RSLOCK) | ns); } } else if ((q = ws[k = r & m & SQMASK]) != null) { if (q.qlock == 0 && U.compareAndSwapInt(q, QLOCK, 0, 1)) { ForkJoinTask<?>[] a = q.array; int s = q.top; boolean submitted = false; // initial submission or resizing try { // locked version of push if ((a != null && a.length > s + 1 - q.base) || (a = q.growArray()) != null) { int j = (((a.length - 1) & s) << ASHIFT) + ABASE; U.putOrderedObject(a, j, task); U.putOrderedInt(q, QTOP, s + 1); submitted = true; } } finally { U.compareAndSwapInt(q, QLOCK, 1, 0); } if (submitted) { signalWork(ws, q); return; } } move = true; // move on failure } else if (((rs = runState) & RSLOCK) == 0) { // create new queue q = new WorkQueue(this, null); q.hint = r; q.config = k | SHARED_QUEUE; q.scanState = INACTIVE; rs = lockRunState(); // publish index if (rs > 0 && (ws = workQueues) != null && k < ws.length && ws[k] == null) ws[k] = q; // else terminated unlockRunState(rs, rs & ~RSLOCK); } else move = true; // move if busy if (move) r = ThreadLocalRandom.advanceProbe(r); } }
提交任务后,通过signalWork
(ws, q)方法,发送工作信号,当符合没有执行完毕,且没有出现异常的条件下,循环执行任务,根据控制变量尝试添加工人(线程),通过线程工厂,生成线程,并且启动线程,也控制着工人(线程)的下岗。
final void signalWork(WorkQueue[] ws, WorkQueue q) { long c; int sp, i; WorkQueue v; Thread p; while ((c = ctl) < 0L) { // too few active if ((sp = (int)c) == 0) { // no idle workers if ((c & ADD_WORKER) != 0L) // too few workers tryAddWorker(c); break; } if (ws == null) // unstarted/terminated break; if (ws.length <= (i = sp & SMASK)) // terminated break; if ((v = ws[i]) == null) // terminating break; int vs = (sp + SS_SEQ) & ~INACTIVE; // next scanState int d = sp - v.scanState; // screen CAS long nc = (UC_MASK & (c + AC_UNIT)) | (SP_MASK & v.stackPred); if (d == 0 && U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc)) { v.scanState = vs; // activate v if ((p = v.parker) != null) U.unpark(p); break; } if (q != null && q.base == q.top) // no more work break; } } private void tryAddWorker(long c) { boolean add = false; do { long nc = ((AC_MASK & (c + AC_UNIT)) | (TC_MASK & (c + TC_UNIT))); if (ctl == c) { int rs, stop; // check if terminating if ((stop = (rs = lockRunState()) & STOP) == 0) add = U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc); unlockRunState(rs, rs & ~RSLOCK); if (stop != 0) break; if (add) { createWorker(); break; } } } while (((c = ctl) & ADD_WORKER) != 0L && (int)c == 0); } private boolean createWorker() { ForkJoinWorkerThreadFactory fac = factory; Throwable ex = null; ForkJoinWorkerThread wt = null; try { if (fac != null && (wt = fac.newThread(this)) != null) { wt.start(); return true; } } catch (Throwable rex) { ex = rex; } deregisterWorker(wt, ex); return false; } final void deregisterWorker(ForkJoinWorkerThread wt, Throwable ex) { WorkQueue w = null; if (wt != null && (w = wt.workQueue) != null) { WorkQueue[] ws; // remove index from array int idx = w.config & SMASK; int rs = lockRunState(); if ((ws = workQueues) != null && ws.length > idx && ws[idx] == w) ws[idx] = null; unlockRunState(rs, rs & ~RSLOCK); } long c; // decrement counts do {} while (!U.compareAndSwapLong (this, CTL, c = ctl, ((AC_MASK & (c - AC_UNIT)) | (TC_MASK & (c - TC_UNIT)) | (SP_MASK & c)))); if (w != null) { w.qlock = -1; // ensure set w.transferStealCount(this); w.cancelAll(); // cancel remaining tasks } for (;;) { // possibly replace WorkQueue[] ws; int m, sp; if (tryTerminate(false, false) || w == null || w.array == null || (runState & STOP) != 0 || (ws = workQueues) == null || (m = ws.length - 1) < 0) // already terminating break; if ((sp = (int)(c = ctl)) != 0) { // wake up replacement if (tryRelease(c, ws[sp & m], AC_UNIT)) break; } else if (ex != null && (c & ADD_WORKER) != 0L) { tryAddWorker(c); // create replacement break; } else // don't need replacement break; } if (ex == null) // help clean on way out ForkJoinTask.helpExpungeStaleExceptions(); else // rethrow ForkJoinTask.rethrow(ex); } public static interface ForkJoinWorkerThreadFactory { public ForkJoinWorkerThread newThread(ForkJoinPool pool); } static final class DefaultForkJoinWorkerThreadFactory implements ForkJoinWorkerThreadFactory { public final ForkJoinWorkerThread newThread(ForkJoinPool pool) { return new ForkJoinWorkerThread(pool); } } protected ForkJoinWorkerThread(ForkJoinPool pool) { // Use a placeholder until a useful name can be set in registerWorker super("aForkJoinWorkerThread"); this.pool = pool; this.workQueue = pool.registerWorker(this); } final WorkQueue registerWorker(ForkJoinWorkerThread wt) { UncaughtExceptionHandler handler; wt.setDaemon(true); // configure thread if ((handler = ueh) != null) wt.setUncaughtExceptionHandler(handler); WorkQueue w = new WorkQueue(this, wt); int i = 0; // assign a pool index int mode = config & MODE_MASK; int rs = lockRunState(); try { WorkQueue[] ws; int n; // skip if no array if ((ws = workQueues) != null && (n = ws.length) > 0) { int s = indexSeed += SEED_INCREMENT; // unlikely to collide int m = n - 1; i = ((s << 1) | 1) & m; // odd-numbered indices if (ws[i] != null) { // collision int probes = 0; // step by approx half n int step = (n <= 4) ? 2 : ((n >>> 1) & EVENMASK) + 2; while (ws[i = (i + step) & m] != null) { if (++probes >= n) { workQueues = ws = Arrays.copyOf(ws, n <<= 1); m = n - 1; probes = 0; } } } w.hint = s; // use as random seed w.config = i | mode; w.scanState = i; // publication fence ws[i] = w; } } finally { unlockRunState(rs, rs & ~RSLOCK); } wt.setName(workerNamePrefix.concat(Integer.toString(i >>> 1))); return w; }
这里我们就用经典的归并排序为例,构建一个我们自己的ForkJoinTask,按照归并排序的思路,重写其核心的compute()方法,通过ForkJoinPool.submit(task)提交任务,通过get()同步获取任务执行结果。
package com.zhj.interview; import java.util.*; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class Test16 { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { int[] bigArr = new int[10000000]; for (int i = 0; i < 10000000; i++) { bigArr[i] = (int) (Math.random() * 10000000); } ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); MyForkJoinTask task = new MyForkJoinTask(bigArr); long start = System.currentTimeMillis(); forkJoinPool.submit(task).get(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时:" + (end-start)); } } class MyForkJoinTask extends RecursiveTask<int[]> { private int source[]; public MyForkJoinTask(int source[]) { if (source == null) { throw new RuntimeException("参数有误!!!"); } this.source = source; } @Override protected int[] compute() { int l = source.length; if (l < 2) { return Arrays.copyOf(source, l); } if (l == 2) { if (source[0] > source[1]) { int[] tar = new int[2]; tar[0] = source[1]; tar[1] = source[0]; return tar; } else { return Arrays.copyOf(source, l); } } if (l > 2) { int mid = l / 2; MyForkJoinTask task1 = new MyForkJoinTask(Arrays.copyOf(source, mid)); task1.fork(); MyForkJoinTask task2 = new MyForkJoinTask(Arrays.copyOfRange(source, mid, l)); task2.fork(); int[] res1 = task1.join(); int[] res2 = task2.join(); int tar[] = merge(res1, res2); return tar; } return null; } // 合并数组 private int[] merge(int[] res1, int[] res2) { int l1 = res1.length; int l2 = res2.length; int l = l1 + l2; int tar[] = new int[l]; for (int i = 0, i1 = 0, i2 = 0; i < l; i++) { int v1 = i1 >= l1 ? Integer.MAX_VALUE : res1[i1]; int v2 = i2 >= l2 ? Integer.MAX_VALUE : res2[i2]; // 如果条件成立,说明应该取数组array1中的值 if(v1 < v2) { tar[i] = v1; i1++; } else { tar[i] = v2; i2++; } } return tar; } }
通过ForkJoinPool提交任务,获取结果流程如下,拆分子任务不一定是二分的形式,可参照MapReduce的模式,也可以按照具体需求进行灵活的设计。
以上がJava の Fork/Join フレームワークとメソッド呼び出しの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。