深入理解Java中的ForkJoinPool并行计算原理

# 1. ForkJoinPool简介

## 1.1 什么是ForkJoinPool

ForkJoinPool是Java中用于并行计算的框架。它使用了一种称为Fork/Join的算法，能够将一个问题划分成若干个子问题，并行地执行这些子问题，最后将结果合并得到最终的结果。ForkJoinPool的设计目标是高效地利用现代多核处理器的计算能力。

## 1.2 Fork/Join框架的基本原理

Fork/Join框架的基本原理是分治法（Divide and Conquer）。它将一个大问题递归地分解成若干个小问题，每个小问题都可以独立地执行，最后将所有小问题的结果合并得到最终的结果。

Fork/Join框架中的任务称为ForkJoinTask，它有两个子类：RecursiveAction和RecursiveTask。RecursiveAction用于没有返回结果的任务，而RecursiveTask用于有返回结果的任务。

## 1.3 ForkJoinPool的特点

ForkJoinPool有以下几个特点：

- 动态线程管理：ForkJoinPool根据任务的提交和执行情况动态地创建和关闭线程，以最大程度地利用系统资源。
- 工作窃取算法：ForkJoinPool使用工作窃取算法来实现任务的负载均衡。每个工作线程都有一个自己的工作队列，当自己的队列为空时，会从其他线程的队列中偷取任务进行执行。
- 非阻塞调度：ForkJoinPool的任务提交和执行方式是非阻塞的，任务提交后会立即返回，不会等待任务执行完成。
- 完全异步：ForkJoinPool支持异步任务的执行，可以通过ForkJoinTask的fork()方法提交一个任务，并立即返回一个Future对象，通过该对象可以获得任务的执行结果。

以上是ForkJoinPool的简介部分，接下来将详细介绍ForkJoinPool的工作原理。

# 2. ForkJoinPool的工作原理

### 2.1 ForkJoinTask和ForkJoinPool之间的关系

在Fork/Join框架中，ForkJoinTask和ForkJoinPool是密切相关的两个概念。ForkJoinTask表示一个可以并行执行的任务，它可以被分割成更小的子任务并递归执行。ForkJoinPool是Fork/Join框架的核心类，它负责管理和调度ForkJoinTask的执行。

ForkJoinTask有两个重要的子类：
- RecursiveAction：表示没有返回值的任务。
- RecursiveTask：表示带有返回值的任务。

ForkJoinPool中的线程池由多个工作线程构成，这些线程用于执行ForkJoinTask。每个线程都有一个工作队列，用于存储待执行的任务。当一个线程完成自己的任务后，它会从其他线程的工作队列中窃取任务执行。这种工作窃取的机制可以有效地实现负载均衡，提高整个系统的并发性能。

### 2.2 工作窃取算法

ForkJoinPool中的工作窃取算法是通过双端队列来实现的。每个工作线程都有一个工作队列，用于存储待执行的任务。当一个线程需要执行任务时，它会从自己的工作队列中取出任务执行。

当一个工作线程的工作队列为空时，它会从其他工作线程的工作队列的尾部窃取一个任务。通过窃取任务的方式，可以将负载均衡的任务分配给空闲的工作线程，避免工作线程闲置。

### 2.3 工作队列和双端队列

在Fork/Join框架中，工作队列起着关键的作用。每个工作线程都有一个工作队列，用于存储待执行的任务。工作队列采用双端队列的结构，可以在队列的头部和尾部进行插入和删除操作。

当一个线程需要执行任务时，它会从自己的工作队列的头部取出任务执行。当一个线程的工作队列为空时，它会从其他线程的工作队列的尾部窃取一个任务执行。通过工作队列的双端插入和删除操作，可以实现高效的任务调度和负载均衡。

总结：
- ForkJoinTask和ForkJoinPool是Fork/Join框架的重要概念，ForkJoinPool负责管理和调度ForkJoinTask的执行。
- 工作窃取算法是一种负载均衡的算法，通过工作线程窃取其他线程的任务来实现任务的均衡分配。
- 工作队列是ForkJoinPool中的核心数据结构，采用双端队列的结构，实现高效的任务调度和负载均衡。

# 3. ForkJoinPool的使用

在本章中，我们将介绍如何创建和配置ForkJoinPool，以及ForkJoinPool的任务提交和执行方式。还会讨论线程池的大小和调度优化。

#### 3.1 如何创建和配置ForkJoinPool

ForkJoinPool的创建和配置非常简单。以下是创建一个ForkJoinPool的示例代码：

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

上面的代码将创建一个默认配置的ForkJoinPool，大小为可用处理器个数。如果需要自定义线程池的大小，可以使用对应的构造函数：

int parallelism = 4;  // 自定义线程池大小为4
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(parallelism);

此外，ForkJoinPool还提供了一些其他的配置选项，可以通过`ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory`和`ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory`进行设置。

#### 3.2 ForkJoinPool的任务提交和执行方式

在ForkJoinPool中，任务被抽象为`ForkJoinTask`对象，可以通过`ForkJoinPool.submit()`方法提交任务，并通过`ForkJoinTask.join()`方法等待任务执行完成。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用ForkJoinPool执行并行任务：

class MyRecursiveTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private int start;
    private int end;
    public MyRecursiveTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (end - start <= 10) {
            // 执行具体任务
            return computeDirectly();
        }
        int mid = (start + end) / 2;
        MyRecursiveTask leftTask = new MyRecurs