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一、Fork/Join框架

Java提供Fork/Join框架用于并行執行任務，核心的思想就是將一個大任務切分成多個小任務，然后匯總每個小任務的執行結果得到這個大任務的最終結果，

這種機制策略在分布式資料庫中非常常見，資料分布在不同的資料庫的副本中，在執行查詢時，每個服務都要跑查詢任務，最后在一個服務上做資料合并，或者提供一個中間引擎層，用來匯總資料：

核心流程：切分任務，模塊任務異步執行，單任務結果合并；在編程里面，通用的代碼不多，但是通用的思想卻隨處可見，

二、核心API和方法

1、編碼案例

基于1+2..+100的計算案例演示Fork/Join框架基礎用法，

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoin01 {

    public static void main (String[] args) {
        int[] numArr = new int[100];
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            numArr[i] = i + 1;
        }
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask =
                pool.submit(new SumTask(numArr, 0, numArr.length));
        System.out.println("合并計算結果: " + forkJoinTask.invoke());
        pool.shutdown();
    }
}
/**
 * 執行緒任務
 */
class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {
    /*
     * 切分任務塊的閾值
     * 如果THRESHOLD=100
     * 輸出：main【求和：(0...100)=5050】 合并計算結果: 5050
     */
    private static final int THRESHOLD = 100;
    private int arr[];
    private int start;
    private int over;

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

    // 求和計算
    private Integer sumCalculate () {
        Integer sum = 0;
        for (int i = start; i < over; i++) {
            sum += arr[i];
        }
        String task = "【求和：(" + start + "..." + over + ")=" + sum +"】";
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + task);
        return sum ;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if ((over - start) <= THRESHOLD) {
            return sumCalculate();
        }else {
            int middle = (start + over) / 2;
            SumTask left = new SumTask(arr, start, middle);
            SumTask right = new SumTask(arr, middle, over);
            left.fork();
            right.fork();
            return left.join() + right.join();
        }
    }
}

2、核心API說明

ForkJoinPool：執行緒池最大的特點就是分叉(fork)合并(join)模式，將一個大任務拆分成多個小任務，并行執行，再結合作業竊取演算法提高整體的執行效率，充分利用CPU資源，

ForkJoinTask：運行在ForkJoinPool的一個任務抽象,可以理解為類執行緒但是比執行緒輕量的物體,在ForkJoinPool中運行的少量ForkJoinWorkerThread可以持有大量的ForkJoinTask和它的子任務，同時也是一個輕量的Future,使用時應避免較長阻塞或IO，

繼承子類：

• RecursiveAction：遞回無回傳值的ForkJoinTask子類；
• RecursiveTask：遞回有回傳值的ForkJoinTask子類；

核心方法：

• fork()：在當前執行緒運行的執行緒池中創建一個子任務；
• join()：模塊子任務完成的時候回傳任務結果；
• invoke()：執行任務，也可以實時等待最終執行結果；

3、核心策略說明

任務拆分

ForkJoinPool基于分治演算法，將大任務不斷拆分下去，每個子任務再拆分一半，直到達到最閾值設定的任務粒度為止，并且把任務放到不同的佇列里面，然后從最底層的任務開始執行計算，并且往上一層合并結果，這樣用相對少的執行緒處理大量的任務，

作業竊取演算法

大任務被分割為獨立的子任務，并且子任務分別放到不同的佇列里，并為每個佇列創建一個執行緒來執行佇列里的任務，假設執行緒A優先把分配到自己佇列里的任務執行完畢，此時如果執行緒E對應的佇列里還有任務等待執行，空閑的執行緒A會竊取執行緒E佇列里任務執行，并且為了減少竊取任務時執行緒A和被竊取任務執行緒E之間的發生競爭，竊取任務的執行緒A會從佇列的尾部獲取任務執行，被竊取任務執行緒E會從佇列的頭部獲取任務執行，

作業竊取演算法的優點：執行緒間的競爭很少，充分利用執行緒進行并行計算，但是在任務佇列里只有一個任務時，也可能會存在競爭情況，

三、應用案例分析

在后端系統的業務開發中，可用做權限校驗，批量定時任務狀態重繪等各種功能場景：

如上圖，假設資料的主鍵id分段如下，資料場景可能是資料源的連接資訊，或者產品有效期類似業務，都可以基于執行緒池任務處理：

權限校驗

基于資料源的連接資訊，判斷資料源是否可用，例如：判斷連接是否可用，用戶是否有庫表的讀寫權限，在資料源多的情況下，基于執行緒池快速校驗，

狀態重繪

在定時任務中，經常見到狀態類的重繪操作，例如判斷產品是否在有效期范圍內，在有效期范圍之外，把資料置為失效狀態，都可以利用執行緒池快速處理，

四、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/java-base-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/java-base-parent

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標籤：Java

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