1. 什么是Fork/Join框架
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大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。
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架,Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+。。+10000,可以分割成10个子任务,每个子任务分别对1000个数进行求和,最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程图如下:
2. 工作窃取算法
工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。工作窃取的运行流程图如下:
那么为什么需要使用工作窃取算法呢?假如我们需要做一个比较大的任务,我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务,为了减少线程间的竞争,于是把这些子任务分别放到不同的队列里,并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务,线程和队列一一对应,比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完,而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着,不如去帮其他线程干活,于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列,所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争,通常会使用双端队列,被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行,而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算,并减少了线程间的竞争,其缺点是在某些情况下还是存在竞争,比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。
3. Fork/Join框架的介绍
我们已经很清楚Fork/Join框架的需求了,那么我们可以思考一下,如果让我们来设计一个Fork/Join框架,该如何设计?这个思考有助于你理解Fork/Join框架的设计。
第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务,有可能子任务还是很大,所以还需要不停的分割,直到分割出的子任务足够小。
第二步执行任务并合并结果。分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里,启动一个线程从队列里拿数据,然后合并这些数据。
Fork/Join使用两个类来完成以上两件事情:
- ForkJoinTask:我们要使用ForkJoin框架,必须首先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制,通常情况下我们不需要直接继承ForkJoinTask类,而只需要继承它的子类,Fork/Join框架提供了以下两个子类:
- RecursiveAction:用于没有返回结果的任务。
- RecursiveTask :用于有返回结果的任务。
- ForkJoinPool :ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行,任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中,进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时,它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
4. 使用Fork/Join框架
让我们通过一个简单的需求来使用下Fork/Join框架,需求是:计算1+2+3+4的结果。
使用Fork/Join框架首先要考虑到的是如何分割任务,如果我们希望每个子任务最多执行两个数的相加,那么我们设置分割的阈值是2,由于是4个数字相加,所以Fork/Join框架会把这个任务fork成两个子任务,子任务一负责计算1+2,子任务二负责计算3+4,然后再join两个子任务的结果。
因为是有结果的任务,所以必须继承RecursiveTask,实现代码如下:
003 |
importjava.util.concurrent.ExecutionException; |
005 |
importjava.util.concurrent.ForkJoinPool; |
007 |
importjava.util.concurrent.Future; |
009 |
importjava.util.concurrent.RecursiveTask; |
011 |
publicclassCountTaskextendsRecursiveTask { |
013 |
privatestaticfinalintTHRESHOLD= 2 ;
|
019 |
publicCountTask(intstart,intend) {
|
029 |
protectedInteger compute() {
|
035 |
booleancanCompute = (end-start) <=THRESHOLD;
|
039 |
for (inti =start; i <=end; i++) {
|
049 |
intmiddle = (start+end) / 2 ;
|
051 |
CountTask leftTask =newCountTask(start, middle);
|
053 |
CountTask rightTask =newCountTask(middle + 1 ,end);
|
063 |
intleftResult=leftTask.join();
|
065 |
intrightResult=rightTask.join();
|
069 |
sum = leftResult + rightResult;
|
077 |
publicstaticvoidmain(String[] args) {
|
079 |
ForkJoinPool forkJoinPool =newForkJoinPool();
|
083 |
CountTask task =newCountTask( 1 , 4 );
|
087 |
Future result = forkJoinPool.submit(task);
|
091 |
System.out.println(result.get());
|
093 |
} catch (InterruptedException e) {
|
095 |
} catch (ExecutionException e) {
|
通过这个例子让我们再来进一步了解ForkJoinTask,ForkJoinTask与一般的任务的主要区别在于它需要实现compute方法,在这个方法里,首先需要判断任务是否足够小,如果足够小就直接执行任务。如果不足够小,就必须分割成两个子任务,每个子任务在调用fork方法时,又会进入compute方法,看看当前子任务是否需要继续分割成孙任务,如果不需要继续分割,则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。
5. 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已经抛出异常或已经被取消了,并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。使用如下代码:
if(task.isCompletedAbnormally())
{
System.out.println(task.getException());
}
getException方法返回Throwable对象,如果任务被取消了则返回CancellationException。如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。
6. Fork/Join框架的实现原理
ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成,ForkJoinTask数组负责存放程序提交给ForkJoinPool的任务,而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。
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pushTask方法异步的执行这个任务,然后立即返回结果。代码如下:
1 |
public final ForkJoinTask fork() {
|
2 |
((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread())
|
pushTask方法把当前任务存放在ForkJoinTask 数组queue里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。代码如下:
01 |
final void pushTask(ForkJoinTask t) {
|
02 |
ForkJoinTask[] q; int s, m;
|
03 |
if ((q = queue) != null ) {
|
04 |
long u = (((s = queueTop) & (m = q.length - 1 )) << ASHIFT) + ABASE;
|
05 |
UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t);
|
07 |
if ((s -= queueBase) <= 2 )
|
ForkJoinTask的join方法实现原理。Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。让我们一起看看ForkJoinTask的join方法的实现,代码如下:
01 |
public final V join() {
|
02 |
if (doJoin() != NORMAL)
|
03 |
return reportResult();
|
05 |
return getRawResult();
|
07 |
private V reportResult() {
|
09 |
if ((s = status) == CANCELLED)
|
10 |
throw new CancellationException();
|
11 |
if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null )
|
12 |
UNSAFE.throwException(ex);
|
13 |
return getRawResult();
|
首先,它调用了doJoin()方法,通过doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果,任务状态有四种:已完成(NORMAL),被取消(CANCELLED),信号(SIGNAL)和出现异常(EXCEPTIONAL)。
- 如果任务状态是已完成,则直接返回任务结果。
- 如果任务状态是被取消,则直接抛出CancellationException。
- 如果任务状态是抛出异常,则直接抛出对应的异常。
让我们再来分析下doJoin()方法的实现代码:
01 |
private int doJoin() {
|
02 |
Thread t; ForkJoinWorkerThread w; int s; boolean completed;
|
03 |
if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) {
|
06 |
if ((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask( this )) {
|
09 |
} catch (Throwable rex) {
|
10 |
return setExceptionalCompletion(rex);
|
13 |
return setCompletion(NORMAL);
|
15 |
return w.joinTask( this );
|
18 |
return externalAwaitDone();
|
在doJoin()方法里,首先通过查看任务的状态,看任务是否已经执行完了,如果执行完了,则直接返回任务状态,如果没有执行完,则从任务数组里取出任务并执行。如果任务顺利执行完成了,则设置任务状态为NORMAL,如果出现异常,则纪录异常,并将任务状态设置为EXCEPTIONAL。
Fork/Join源码剖析与算法解析
我们在大学算法课本上,学过的一种基本算法就是:分治。其基本思路就是:把一个大的任务分成若干个子任务,这些子任务分别计算,最后再Merge出最终结果。这个过程通常都会用到递归。
而Fork/Join其实就是一种利用多线程来实现“分治算法”的并行框架。
另外一方面,可以把Fori/Join看作一个单机版的Map/Reduce,只不过这里的并行不是多台机器并行计算,而是多个线程并行计算。
下面看2个简单例子:
例子1: 快排
我们都知道,快排有2个步骤:
第1步,拿数组的第1个元素,把元素划分成2半,左边的比该元素小,右边的比该元素大;
第2步,对左右的2个子数组,分别排序。
可以看出,这里左右2个子数组,可以相互独立的,并行计算。因此可以利用ForkJoin框架, 代码如下:
class SortTask extends RecursiveAction {
final long[] array;
final int lo;
final int hi;
private int THRESHOLD = 0;
public SortTask(long[] array) {
this.array = array;
this.lo = 0;
this.hi = array.length - 1;
}
public SortTask(long[] array, int lo, int hi) {
this.array = array;
this.lo = lo;
this.hi = hi;
}
protected void compute() {
if (hi - lo < THRESHOLD)
sequentiallySort(array, lo, hi);
else {
int pivot = partition(array, lo, hi);
coInvoke(new SortTask(array, lo, pivot - 1), new SortTask(array,
pivot + 1, hi));
}
}
private int partition(long[] array, int lo, int hi) {
long x = array[hi];
int i = lo - 1;
for (int j = lo; j < hi; j++) {
if (array[j] <= x) {
i++;
swap(array, i, j);
}
}
swap(array, i + 1, hi);
return i + 1;
}
private void swap(long[] array, int i, int j) {
if (i != j) {
long temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
}
private void sequentiallySort(long[] array, int lo, int hi) {
Arrays.sort(array, lo, hi + 1);
}
}
public void testSort() throws Exception {
ForkJoinTask sort = new SortTask(array);
ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();
fjpool.submit(sort);
fjpool.shutdown();
fjpool.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS);
}
例子2: 求1到n个数的和
public class SumTask extends RecursiveTask<Long>{
private static final int THRESHOLD = 10;
private long start;
private long end;
public SumTask(long n) {
this(1,n);
}
private SumTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
long sum = 0;
if((end - start) <= THRESHOLD){
for(long l = start; l <= end; l++){
sum += l;
}
}else{
long mid = (start + end) >>> 1;
SumTask left = new SumTask(start, mid);
SumTask right = new SumTask(mid + 1, end);
left.fork();
right.fork();
sum = left.join() + right.join();
}
return sum;
}
private static final long serialVersionUID = 1L;
}
public void testSum() throws Exception {
SumTask sum = new SumTask(100);
ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();
Future<Long> future = fjpool.submit(sum);
Long r = future.get();
fjpool.shutdown();
}
与ThreadPool的区别
通过上面例子,我们可以看出,它在使用上,和ThreadPool有共同的地方,也有区别点:
(1) ThreadPool只有“外部任务”,也就是调用者放到队列里的任务。 ForkJoinPool有“外部任务”,还有“内部任务”,也就是任务自身在执行过程中,分裂出”子任务“,递归,再次放入队列。
(2)ForkJoinPool里面的任务通常有2类,RecusiveAction/RecusiveTask,这2个都是继承自FutureTask。在使用的时候,重写其compute算法。
工作窃取算法
上面提到,ForkJoinPool里有”外部任务“,也有“内部任务”。其中外部任务,是放在ForkJoinPool的全局队列里面,而每个Worker线程,也有一个自己的队列,用于存放内部任务。
窃取的基本思路就是:当worker自己的任务队列里面没有任务时,就去scan别的线程的队列,把别人的任务拿过来执行。
ForkJoinWorkerThread[] workers;
private ForkJoinTask<?>[] submissionQueue;
private final ReentrantLock submissionLock;
ForkJoinTask<?>[] queue;
public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task) {
if (task == null)
throw new NullPointerException();
forkOrSubmit(task);
return task;
}
private <T> void forkOrSubmit(ForkJoinTask<T> task) {
ForkJoinWorkerThread w;
Thread t = Thread.currentThread();
if (shutdown)
throw new RejectedExecutionException();
if ((t instanceof ForkJoinWorkerThread) &&
(w = (ForkJoinWorkerThread)t).pool == this)
w.pushTask(task);
else
addSubmission(task);
}
public void run() {
Throwable exception = null;
try {
onStart();
pool.work(this);
} catch (Throwable ex) {
exception = ex;
} finally {
onTermination(exception);
}
}
final void work(ForkJoinWorkerThread w) {
boolean swept = false;
long c;
while (!w.terminate && (int)(c = ctl) >= 0) {
int a;
if (!swept && (a = (int)(c >> AC_SHIFT)) <= 0)
swept = scan(w, a);
else if (tryAwaitWork(w, c))
swept = false;
}
}
private boolean scan(ForkJoinWorkerThread w, int a) {
int g = scanGuard;
int m = (parallelism == 1 - a && blockedCount == 0) ? 0 : g & SMASK;
ForkJoinWorkerThread[] ws = workers;
if (ws == null || ws.length <= m)
return false;
for (int r = w.seed, k = r, j = -(m + m); j <= m + m; ++j) {
ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i;
ForkJoinWorkerThread v = ws[k & m];
if (v != null && (b = v.queueBase) != v.queueTop &&
(q = v.queue) != null && (i = (q.length - 1) & b) >= 0) {
long u = (i << ASHIFT) + ABASE;
if ((t = q[i]) != null && v.queueBase == b &&
UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) {
int d = (v.queueBase = b + 1) - v.queueTop;
v.stealHint = w.poolIndex;
if (d != 0)
signalWork();
w.execTask(t);
}
r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; w.seed = r ^ (r << 5);
return false;
}
else if (j < 0) {
r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; k = r ^= r << 5;
}
else
++k;
}
if (scanGuard != g)
return false;
else {
ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i;
if ((b = queueBase) != queueTop &&
(q = submissionQueue) != null &&
(i = (q.length - 1) & b) >= 0) {
long u = (i << ASHIFT) + ABASE;
if ((t = q[i]) != null && queueBase == b &&
UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) {
queueBase = b + 1;
w.execTask(t);
}
return false;
}
return true;
}
}
关于ForkJoinPool/FutureTask,本文只是分析了其基本使用原理。还有很多实现细节,留待读者自己去分析。
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