文章目录

• • 前言
  • 工作窃取算法
  • Fork/Join框架的设计
  • Fork/Join框架的异常处理
  • Fork/Join框架的实现原理
  • 总结

前言

Fork/Join框架是java7提供的一个用于执行并行任务的框架，是一个把大部分任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后，得到大任务结果的框架。

工作窃取算法

工作窃取算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。为什么要使用这个工作窃取算法呢。首先Fork/Join框架是把一个大任务分为了好多个子任务，然后把这些子任务，交给不同的线程去执行。这个时候就会有一个问题。不同的线程，执行的速度肯定是不一样的，有的线程执行的快，有的线程执行的慢，这个就会导致有的线程任务已经执行完了，但是有的线程，还会有很多的任务。但是执行完任务的线程，也不能空着啊，不然就是浪费效率。所以，这个时候就会用到工作窃取算法，做完任务的线程，会去没做完任务的线程那里，窃取一些线程，来进行工作。如下图，是工作窃取算法的运行流程图。

线程1为做完任务的线程，它窃取线程2的线程的时候，是从尾部窃取的。线程2 是被窃取的线程，它是从头部取线程的。

工作窃取算法的缺点：在某些情况下还是存在竞争的，比如在双端队列里只有一个任务的时候。并且该线程消耗了更多的系统资源，比如创建了多个线程和多个双端队列。

Fork/Join框架的设计

Fork/Join框架的设计总体大致分为两个步骤
1.分割任务。首先需要一个fork类把大任务分割为子任务，有可能子任务还是很大，所以需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。
2.执行任务并合并结果： 分割的子任务放在双端队列里面，然后创建多线程去双端队列里面拿任务执行。子任务的结果统一放在一个队列里面，启动一个线程从队列里面拿数据，然后合并这些数据。

Fork/Join框架的异常处理

ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常，但是我们没办法在主线程里直接捕获异常，所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally（）方法来检查任务是否抛出异常或已经被取消了，并且可以通过ForkJoinTask的getException方法捕获异常。

Fork/Join框架的实现原理

ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成。ForkJoinTask数组负责将存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。

1.ForkJoinTask的fork方法实现原理
当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的push方法异步的执行这个任务（就是把任务都放到队列里面），然后立即返回结果。代码如下：

  public final ForkJoinTask fork() {Thread t;if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread)((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this);elseForkJoinPool.common.externalPush(this);return this;}

push方法会把当前任务存放在ForkJoinTask数组队列里。然后调用ForkJoinPool的signalWork（）方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。

final void push(ForkJoinTask task) {ForkJoinTask[] a; ForkJoinPool p;int b = base, s = top, n;if ((a = array) != null) {    // ignore if queue removedint m = a.length - 1;     // fenced write for task visibilityU.putOrderedObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, task);U.putOrderedInt(this, QTOP, s + 1);if ((n = s - b) <= 1) {if ((p = pool) != null)p.signalWork(p.workQueues, this);}else if (n >= m)growArray();}
}

2.ForkJoinTask的join方法主要作用时阻塞当前线程，并等待获取结果

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();
}

这里我们就不详细的介绍源码了，内容太多了，我这里说下这段代码的大概意思。大致就是通过dojoin方法得到当前任务状态，然后根据任务状态，来判断返回什么结果。

总结

这种拆分的思想十分的常见，大数据中的mapreduce，采用的也是这种思想。都是将一个大的任务分为小的任务，然后计算每个小任务的结果，最后合并。因此，当我们在java中遇到一个十分的复杂的任务的时候，不妨考虑下使用Fork/Join框架。