JavaJUC多线程的ForkJoinPool怎么使用

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前言：在工作当中我们在计算一个很大值加上一个很大的值等等计算的时候，这时候计算机在串行计算的时候就很耗CPU，效率也很低

这时候我们可以选择多线程分支合并利用多个线程去计算，然后将最后各个线程的结果合并最终的结果

ForkJoinPool 分支/合并框架 工作窃取

Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。

如图：

Java JUC多线程的Fork Join Pool怎么使用

Fork/Join 框架与线程池的区别

 采用 “工作窃取”模式（work-stealing）：当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

 相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。

不多说，看代码：

package com.atxiaodei.javajuc.jucdemo;import org.junit.Test;import java.time.Duration;import java.time.Instant;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.ForkJoinTask;import java.util.concurrent.RecursiveTask;import java.util.stream.LongStream;/** * @author wangmeng * @date 2020/9/23 * ForkJoinPool 分支/合并框架 工作窃取 * 前言：在工作当中我们在计算一个很大值加上一个很大的值等等计算的时候，这时候计算机在串行计算的时候就很耗CPU，效率也很低，这时候我们可以选择 * 多线程分支合并 利用多个线程去计算，然后将最后各个线程的结果合并最终的结果 **/public class TestForkJoinPool线程分支合并 {    public static void main(String[] args) {        // 1.8 特性获取计算        Instant start = Instant.now();        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();        ForkJoinTask task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 50000000000L);        Long sum = pool.invoke(task);        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//166-1996-10590    }    @Test    public void test1(){        Instant start = Instant.now();        long sum = 0L;        for (long i = 0L; i <= 50000000000L; i++) {            sum += i;        }        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//35-3142-15704    }    //java8 新特性    @Test    public void test2(){        Instant start = Instant.now();        Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L)                .parallel()                .reduce(0L, Long::sum);        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//1536-8118    }}// 继承 RecursiveTask<返回类型> 实现compute方法完成分支合并class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask {    private static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;    private long start;    private long end;    private static final long THURSHOLD = 10000L;  //临界值    public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    @Override    protected Long compute() {        long length = end - start;        if(length <= THURSHOLD){            long sum = 0L;            for (long i = start; i <= end; i++) {                sum += i;            }            return sum;        }else{            long middle = (start + end) / 2;            ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);            //进行拆分（这里看不到到底在哪个里面计算的值呢？好好想，好看，            // 上面的概念，（拆到不可再拆时，也就是当前length小于等于10000L的时候进行计算）），同时压入线程队列            left.fork();            ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle+1, end);            right.fork(); //进行拆分，同时压入线程队列            return left.join() + right.join();        }    }}

运行代码，完成总结：

在进行小数值计算的时候，效率 java8新特性Stream
在进行大数值特别大的计算的时候，效率 ForkJoinPool 分支合并< java8新特性Stream

大数值 ForkJoinPool 分支合并效率最好，Steam还行，for迭代器特别卡，执行半分钟

到此，关于“Java JUC多线程的Fork Join Pool怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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