Java7中的ForkJoin并发框架初探（下）—— ForkJoin的应用

前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析。这篇文章，我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用，以提高我们的需求处理效率。

Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率，也为开发带来方便。但Fork Join不是那么容易用好的，我们先来看几个例子（反例）。

####1. 反例错误分析

我们先来看看这篇文章中提供的例子：http://www.iteye.com/topic/643724 （因为是反例，就不提供超链接了，只以普通文本给出URL）

这篇文章是我学习和整理Fork Join时搜索到的一篇文章，其实总的来说这篇文章前面分析得还是比较好的，只是给出的第一个例子（有返回结果的RecursiveTask应用的例子）没有正确地对Fork Join进行应用。为了方便分析，还是贴下这个例子中具体的的代码吧。

public class Calculator extends RecursiveTask {
    private static final int THRESHOLD = 100;
    private int start;
    private int end;
 
    public Calculator(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
 
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        if((start - end) < THRESHOLD){
            for(int i = start; i< end;i++){
                sum += i;
            }
        }else{
            int middle = (start + end) /2;
            Calculator left = new Calculator(start, middle);
            Calculator right = new Calculator(middle + 1, end);
            // 下三行高亮, 哈`
            left.fork();
            right.fork();
            sum = left.join() + right.join();
        }
        return sum;
    }
}

我们看到其中一段已经高亮的代码，显示对两个子任务进行fork()调用，即分别提交给当前线程的任务队列，依次加到末尾。紧接着，又按照调用fork()的顺序执行两个子任务对象的join()方法。

其实，这样就有一个问题，在每次迭代中，第一个子任务会被放到线程队列的倒数第二个位置，第二个子任务是最后一个位置。当执行join()调用的时候，由于第一个子任务不在队列尾而不能通过执行ForkJoinWorkerThread的unpushTask()方法取出任务并执行，线程最终只能挂起阻塞，等待通知。而Fork Join本来的做法是想通过子任务的合理划分，避免过多的阻塞情况出现。这样，这个例子中的操作就违背了Fork Join的初衷，每次子任务的迭代，线程都会因为第一个子任务的join()而阻塞，加大了代码运行的成本，提高了资源开销，不利于提高程序性能。

除此之外，这段程序还是不能进入Fork Join的过程，因为还有一个低级错误。看下第15、16行代码的条件，就清楚了。按照逻辑，start必然是比end小的。这将导致所有任务都将以循环累加的方式完成，而不会执行fork()和join()。

由此可见，Fork Join的使用还是要注意对其本身的理解和对开发过程中细节的把握的。我们看下JDK中RecursiveAction和RecursiveTask这两个类。

####2. RecursiveAction分析及应用实例

这两个类都是继承了ForkJoinTask，本身给出的实现逻辑并不多不复杂，在JDK的类文件中，它的注释比源码还要多。我们可以看下它的实现代码。

public abstract class RecursiveAction extends ForkJoinTask<Void> {
    private static final long serialVersionUID = 5232453952276485070L;
 
    protected abstract void compute();
 
    public final Void getRawResult() { return null; }
 
    protected final void setRawResult(Void mustBeNull) { }
 
    protected final boolean exec() {
        compute();
        return true;
    }
}

我们看到其中两个方法是关于处理空返回值的方法。而exec方法则是调用了compute()，这个compute就是我们使用Fork Join时需要自己实现的逻辑。

我们可以看下API中给出的一个最简单最具体的例子：

class IncrementTask extends RecursiveAction {
   final long[] array; final int lo; final int hi;
   IncrementTask(long[] array, int lo, int hi) {
     this.array = array; this.lo = lo; this.hi = hi;
   }
   protected void compute() {
     if (hi - lo < THRESHOLD) {
       for (int i = lo; i < hi; ++i)
         array[i]++;
     }
     else {
       int mid = (lo + hi) >>> 1;
       invokeAll(new IncrementTask(array, lo, mid),
                 new IncrementTask(array, mid, hi));
     }
   }
 }

大致的逻辑就是，对给定一个特定数组的某段，进行逐个加1的操作。我们看到else中的代码块，显示取一个lo和hi的中间值，此后分割成两个子任务，并进行invokeAll()调用。我们来看下继承自FutureTask的invokeAll()方法实现。很简单：

public static void invokeAll(ForkJoinTask<?> t1, ForkJoinTask<?> t2) {
    t2.fork();
    t1.invoke();
    t2.join();
}

对于参数中的两个子任务，对第二个子任务进行fork()，即放入线程对应队列的结尾，然后执行第一个子任务，再调用第二个子任务的join()，实际上就是跳转到第二个子任务，进行执行（当然如果不能执行，就需要阻塞等待了）。

其实invokeAll()是个重载方法，同名的还有另外两个，基本逻辑都是一样的，我们拿出一个通用一点的来看一下：

public static void invokeAll(ForkJoinTask<?>... tasks) {
    Throwable ex = null;
    int last = tasks.length - 1;
    for (int i = last; i >= 0; --i) {
        ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
        if (t == null) {
            if (ex == null)
                ex = new NullPointerException();
        }
        else if (i != 0)
            t.fork();
        else if (t.doInvoke() < NORMAL && ex == null)
            ex = t.getException();
    }
    for (int i = 1; i <= last; ++i) {
        ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
        if (t != null) {
            if (ex != null)
                t.cancel(false);
            else if (t.doJoin() < NORMAL && ex == null)
                ex = t.getException();
        }
    }
    if (ex != null)
        UNSAFE.throwException(ex);
}

我们发现第一个子任务（i==0的情况）没有进行fork，而是直接执行，其余的统统先调用fork()放入任务队列，之后再逐一join()。其实我们注意到一个要点就是第一个任务不要fork()再join()，也就是上面中例子的错误所在，这样会造成阻塞，而不能充分利用Fork Join的特点，也就不能保证任务执行的性能。

Oracle的JavaSE7 API中在RecursiveAction里还有一个更复杂的例子，是计算double数组平方和的，由于代码较长，就不列在这里了。总体思路和上面是一样的，额外增加了动态阈值的判断，感兴趣的想深入理解的可以到这里去参考一下。 http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/RecursiveAction.html

####3. RecursiveTask简要说明

其实说完了RecursiveAction，RecursiveTask可以用“同理”来解释。实现代码也很简单：

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;
    }
}

我们看到唯一不同的是返回结果的处理，其余都可以和RecursiveAction一样使用。

####4. Fork Join应用小结

Fork Join是为我们提供了一个非常好的“分而治之”思想的实现平台，并且在一定程度上实现了“变串行并发为并行”。但Fork Join不是万能的页不完全是通用的，对于可很好分解成子任务的场景，我们可以对其进行应用，更多时候要考虑需求和应用场景，并且注意其使用要点才行。

来源：oschina

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