Java多线程ForkJoinPool实例详解

什么是ForkJoinPool？

ForkJoinPool是Java7中新增的并发框架，是一个专为执行大规模任务而设计的线程池，它可以把一个大任务拆分成多个小任务并行处理，最终将所有小任务的结果合并起来，得到最终的执行结果。

ForkJoinPool的基本用法

ForkJoinPool的使用类似于Java中的ExecutorService。创建ForkJoinPool实例时，需要指定线程池的大小（parallelism）。

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(parallelism);

如果没有指定parallelism，则会使用默认的大小，默认大小为可用处理器数量。

接下来，需要创建一个ForkJoinTask的子类，并重写它的compute方法来执行任务。ForkJoinTask提供了“分而治之”的方法来将一个大任务分解为一组小任务。

class MyForkJoinTask extends ForkJoinTask<Integer> {
    private int start;
    private int end;

    public MyForkJoinTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected boolean exec() {
        // 如果任务太小，直接执行任务
        if (end - start < THRESHOLD) {
            return computeDirectly();
        }

        // 将任务分成两个小任务
        int mid = (start + end) / 2;
        MyForkJoinTask task1 = new MyForkJoinTask(start, mid);
        MyForkJoinTask task2 = new MyForkJoinTask(mid + 1, end);

        // 提交任务
        invokeAll(task1, task2);

        // 合并两个小任务的结果
        result = task1.join() + task2.join();
        return true;
    }

    private int computeDirectly() {
        // 执行任务
        return 0;
    }
}

接下来，可以使用ForkJoinPool的invoke()方法来提交任务。

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4);
MyForkJoinTask task = new MyForkJoinTask(0, 1000);
int result = forkJoinPool.invoke(task);

在这个例子中，我们将一个计算从0到1000的累加和的任务拆分成了10个小任务，每个任务计算100个数的累加和。然后再将这些小任务的结果合并起来，得到最终的结果。在计算过程中，我们使用了invokeAll()方法，这个方法可以同时提交多个任务，这些任务将会被并行执行。

示例一：使用ForkJoinPool计算斐波那契数列

下面我们将使用ForkJoinPool计算斐波那契数列。我们将任务分解为多个小任务，每个小任务计算一部分斐波那契数列，最后合并这些小任务的结果。在这个例子中，我们将使用RecursiveTask来实现任务的拆分与合并。

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

public class FibonacciTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private final int n;

    public FibonacciTask(int n) {
        this.n = n;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) {
            return n;
        }

        FibonacciTask fib1 = new FibonacciTask(n - 1);
        fib1.fork();
        FibonacciTask fib2 = new FibonacciTask(n - 2);
        return fib2.compute() + fib1.join();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        FibonacciTask fibonacciTask = new FibonacciTask(10);
        int result = forkJoinPool.invoke(fibonacciTask);
        System.out.println(result);
    }
}

示例二：使用ForkJoinPool对字符串进行排序

下面我们将使用ForkJoinPool对字符串进行排序。我们将任务分解为多个小任务，每个小任务对一部分字符串进行排序，最后合并这些小任务的结果。在这个例子中，我们将使用RecursiveAction来实现任务的拆分与合并。

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class SortTask extends RecursiveAction {
    private final char[] array;
    private final int lo;
    private final int hi;

    public SortTask(char[] array, int lo, int hi) {
        this.array = array;
        this.lo = lo;
        this.hi = hi;
    }

    private void merge(int lo, int mid, int hi) {
        char[] tmp = Arrays.copyOfRange(array, lo, mid);
        int i = 0, j = mid, k = lo;
        while (i < tmp.length && j < hi) {
            if (array[j] < tmp[i]) {
                array[k++] = array[j++];
            } else {
                array[k++] = tmp[i++];
            }
        }
        while (i < tmp.length) {
            array[k++] = tmp[i++];
        }
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (hi - lo <= 1) {
            return;
        }

        int mid = (lo + hi) / 2;
        SortTask left = new SortTask(array, lo, mid);
        SortTask right = new SortTask(array, mid, hi);
        left.fork();
        right.compute();
        left.join();
        merge(lo, mid, hi);
    }

    public static void main(String[] args) {
        char[] array = {'d', 'c', 'b', 'a'};
        SortTask sortTask = new SortTask(array, 0, array.length);
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        forkJoinPool.invoke(sortTask);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}

通过以上两个示例可以看出，使用ForkJoinPool可以轻松地实现对大量任务的并行处理，提高程序的执行速度和效率。需要注意的是，使用ForkJoinPool时，需要谨慎地设置parallelism参数，避免出现性能问题。