ForkJoinPool助力高并发，多线程编程轻松搞定

2023-07-07 22:16:25

ForkJoinPool：多线程编程的秘密武器

任务分解：并发编程的关键

在多核计算机时代，充分利用 CPU 的计算能力对程序性能至关重要。然而，传统的多线程编程方式面临着线程竞争和同步开销等挑战，阻碍了并发性的提升。ForkJoinPool 应运而生，它引入了一种革命性的任务分割机制，通过将任务分解成更小的子任务并行执行，有效克服了这些瓶颈。

ForkJoinPool 的工作原理

ForkJoinPool 遵循任务分割的思想，将一个庞大任务分解成一系列更小的子任务。这些子任务由多个线程并行执行，最终将结果合并成最终结果。这种方式充分利用了多核 CPU 的计算能力，并最大限度地减少了线程竞争，显著提高了并发应用的性能。

实现数组求和的示例

为了更好地理解 ForkJoinPool 的工作原理，让我们以一个数组求和的简单示例为例：

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

class SumArray extends RecursiveTask<Long> {
    private int[] array;
    private int start;
    private int end;

    public SumArray(int[] array, int start, int end) {
        this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        // 如果任务足够小，直接计算
        if (end - start <= 100) {
            return computeSequentially();
        }

        // 否则，将任务分解成更小的子任务
        int mid = (start + end) / 2;
        SumArray leftTask = new SumArray(array, start, mid);
        SumArray rightTask = new SumArray(array, mid, end);

        // 并行执行子任务
        leftTask.fork();
        rightTask.fork();

        // 合并子任务的结果
        return leftTask.join() + rightTask.join();
    }

    private Long computeSequentially() {
        long sum = 0;
        for (int i = start; i < end; i++) {
            sum += array[i];
        }
        return sum;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumArray task = new SumArray(array, 0, array.length);
        long result = pool.invoke(task);
        System.out.println("The sum of the array is: " + result);
    }
}