ForkJoinPool原理及源码解析

发布时间: 2024-01-10 14:50:43 阅读量: 9 订阅数: 17
# 1. 引言 ## 1.1 什么是ForkJoinPool ForkJoinPool是Java中的一个线程池实现,它特别适用于处理递归的任务分解。它是Java 7中新增的并发框架之一,基于Fork-Join思想实现了任务的自动拆分和合并,并通过工作窃取算法来使得各个工作线程相对均衡地执行任务。ForkJoinPool的设计目标是提供一种高效的方式来利用多核CPU处理任务的并行计算。 ## 1.2 ForkJoinPool的应用场景 ForkJoinPool主要用于解决那些可以被拆分成小任务且具有递归结构的问题。比如,在并行计算、数据并行处理、图像处理、大规模并行搜索等领域,ForkJoinPool都可以发挥出很大的作用。它可以降低任务拆分与合并的开销,充分利用计算资源,提高程序的执行效率和性能。 下面我们将详细介绍ForkJoinPool的基本原理和核心类结构。 # 2. ForkJoinPool的基本原理 ForkJoinPool是Java中用于实现任务并行处理的线程池。它基于分治思想和工作窃取算法,能够高效地处理任务的划分和执行。本章将详细介绍ForkJoinPool的基本原理。 ### 2.1 分治思想 分治是一种常见的算法设计方法,它将一个大问题划分为若干个小问题,然后分别解决这些小问题,最后将所有的解组合在一起得到整体的解。在ForkJoinPool中,采用的就是这种分治思想。 具体而言,ForkJoinPool将待执行的任务划分为更小的子任务,每个子任务由不同的线程独立执行。当子任务继续被划分成更小的子任务时,线程会将部分任务交由其他空闲线程来执行,实现任务的并行处理。 ### 2.2 工作窃取算法 工作窃取算法是ForkJoinPool中的核心算法,专门用于解决任务划分不均匀导致的线程负载不平衡问题。在ForkJoinPool中,每个线程都维护着一个双端队列,用于存放待执行的任务。 当一个工作线程完成了自己分配的任务后,它会尝试从其他线程的队列末尾窃取一个任务进行执行。这种方式可以提高线程的利用率,并且减少了线程之间的竞争,从而提升了整个系统的性能。 ### 2.3 ForkJoinTask的执行流程 在ForkJoinPool中,任务由ForkJoinTask表示,它是一个抽象类,可以通过继承它来实现具体的任务。 ForkJoinTask的执行流程主要分为以下几步: 1. 当一个任务需要执行时,线程池调用`ForkJoinTask`的`fork()`方法将该任务分解成更小的子任务。 2. 如果当前线程有空闲,它会直接执行子任务;否则,它会将子任务放入自己的任务队列中等待执行。 3. 当一个任务执行完毕后,会通过`compute()`方法返回结果。 4. 如果任务是由`fork()`方法创建的子任务,则调用`join()`方法等待子任务执行完毕并获得结果。 5. 如果任务被取消或出现异常,将通过`completeExceptionally()`方法将异常传播给调用者。 总的来说,ForkJoinPool的基本原理是将大任务划分为小任务,并通过工作窃取算法来实现任务的并行执行。通过合理的任务划分和线程利用,可以提高系统的处理能力和效率。在下一章节中,我们将详细介绍ForkJoinPool的核心类结构。 # 3. ForkJoinPool的核心类结构 在ForkJoinPool中,有几个核心的类结构,分别是ForkJoinPool类、ForkJoinWorkerThread类和ForkJoinTask类。 #### 3.1 ForkJoinPool类 ForkJoinPool是ForkJoin框架的核心类,它实现了基于工作窃取算法的线程池。下面是ForkJoinPool类的代码示例: ```java public class ForkJoinPool extends AbstractExecutorService { // ... public ForkJoinPool() { this(defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false, MAX_CAP, DEFAULT_SYNC, null, false); } public ForkJoinPool(int parallelism) { this (defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false, parallelism, DEFAULT_SYNC, null, false); } // ... } ``` 上述代码是ForkJoinPool类的部分构造方法,我们可以看到,ForkJoinPool可以使用默认的配置创建,也可以指定并行度(parallelism)来创建。默认情况下,并行度等于CPU的核心数。 ForkJoinPool类继承自AbstractExecutorService类,因此它可以作为一个ExecutorService使用。它提供了一系列的submit方法来提交任务,如submit(ForkJoinTask<?> task)、submit(Callable<T> task)、submit(Runnable task, T result)等。 此外,ForkJoinPool还提供了一些方法来管理线程池的运行状态,如shutdown()、isShutdown()、isTerminated()等。 #### 3.2 ForkJoinWorkerThread类 ForkJoinWorkerThread类是ForkJoinPool中的工作线程类,它继承自Thread类,并实现了Runnable接口。每个ForkJoinWorkerThread都代表了ForkJoinPool中的一个工作线程。 下面是ForkJoinWorkerThread类的部分代码示例: ```java protected ForkJoinWorkerThread(ForkJoinPool pool) { this.pool = pool; } @Override public void run() { runWorker(pool); } private void runWorker(ForkJoinPool pool) { // ... } // ... ``` 在ForkJoinWorkerThread类中,r
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
VIP年卡限时特惠
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏从Java并发编程的角度,围绕AQS(AbstractQueuedSynchronizer)源码展开,深入探讨了其内部实现原理及相关类库的源码解析。首先介绍了AQS的概念及作用,从理解AQS的角度出发,分析了其内部实现中涉及的原子操作、FIFO队列、状态管理等核心内容,为读者打下坚实的理论基础。接着,通过对ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier、FutureTask等类库源码的解析,进一步深入讨论了AQS的具体应用场景及实现细节。同时,还对线程池原理、ConcurrentSkipListMap、ForkJoinPool、LockSupport、AtomicInteger、StampedLock、Phaser等相关主题进行了源码解析,为读者呈现了一幅全面而深入的并发编程知识图景。通过本专栏的学习,读者将深刻理解Java并发编程中AQS的核心作用与原理,从而能够更加灵活地应用于实际开发中,提高多线程编程水平。
最低0.47元/天 解锁专栏
VIP年卡限时特惠
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

MATLAB四舍五入在物联网中的应用:保证物联网数据传输准确性,提升数据可靠性

![MATLAB四舍五入在物联网中的应用:保证物联网数据传输准确性,提升数据可靠性](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4da94691853f45ed9e17d52272f76e40~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. MATLAB四舍五入概述 MATLAB四舍五入是一种数学运算,它将数字舍入到最接近的整数或小数。四舍五入在各种应用中非常有用,包括数据分析、财务计算和物联网。 MATLAB提供了多种四舍五入函数,每个函数都有自己的特点和用途。最常

【实战演练】MATLAB夜间车牌识别程序

# 2.1 直方图均衡化 ### 2.1.1 原理和实现 直方图均衡化是一种图像增强技术,通过调整图像中像素值的分布,使图像的对比度和亮度得到改善。其原理是将图像的直方图变换为均匀分布,使图像中各个灰度级的像素数量更加均衡。 在MATLAB中,可以使用`histeq`函数实现直方图均衡化。该函数接收一个灰度图像作为输入,并返回一个均衡化后的图像。 ```matlab % 读取图像 image = imread('image.jpg'); % 直方图均衡化 equalized_image = histeq(image); % 显示原图和均衡化后的图像 subplot(1,2,1);

MATLAB求导实战指南:分步解析求导过程,提升解题效率

![MATLAB求导实战指南:分步解析求导过程,提升解题效率](https://img-blog.csdnimg.cn/c63d04056a9d4d85be44d712ab68237b.png) # 1. MATLAB求导基础 MATLAB求导是求解数学函数导数的一种强大工具。本节将介绍MATLAB求导的基础知识,包括: - **导数的概念:**导数是函数变化率的度量,表示函数在给定点处的瞬时变化率。 - **MATLAB中的求导函数:**MATLAB提供了多种求导函数,包括`diff()`和`gradient()`,用于计算数值导数和符号导数。 - **求导的应用:**求导在数学和工程中

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.

【实战演练】LTE通信介绍及MATLAB仿真

# 1. **2.1 MATLAB软件安装和配置** MATLAB是一款强大的数值计算软件,广泛应用于科学、工程和金融等领域。LTE通信仿真需要在MATLAB环境中进行,因此需要先安装和配置MATLAB软件。 **安装步骤:** 1. 从MathWorks官网下载MATLAB安装程序。 2. 按照提示安装MATLAB。 3. 安装完成后,运行MATLAB并激活软件。 **配置步骤:** 1. 打开MATLAB并选择"偏好设置"。 2. 在"路径"选项卡中,添加LTE通信仿真工具箱的路径。 3. 在"文件"选项卡中,设置默认工作目录。 4. 在"显示"选项卡中,调整字体大小和窗口布局。

高级正则表达式技巧在日志分析与过滤中的运用

![正则表达式实战技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20210523194044657.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2MDkzNTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 高级正则表达式概述** 高级正则表达式是正则表达式标准中更高级的功能,它提供了强大的模式匹配和文本处理能力。这些功能包括分组、捕获、贪婪和懒惰匹配、回溯和性能优化。通过掌握这些高

【进阶篇】将C++与MATLAB结合使用(互相调用)方法

![【进阶篇】将C++与MATLAB结合使用(互相调用)方法](https://ww2.mathworks.cn/products/sl-design-optimization/_jcr_content/mainParsys/band_1749659463_copy/mainParsys/columns_copy/ae985c2f-8db9-4574-92ba-f011bccc2b9f/image_copy_copy_copy.adapt.full.medium.jpg/1709635557665.jpg) # 2.1 MATLAB引擎的创建和初始化 ### 2.1.1 MATLAB引擎的创

遗传算法未来发展趋势展望与展示

![遗传算法未来发展趋势展望与展示](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a0823568cfc4fb4b445bbd82b621a49.png) # 1.1 遗传算法简介 遗传算法(GA)是一种受进化论启发的优化算法,它模拟自然选择和遗传过程,以解决复杂优化问题。GA 的基本原理包括: * **种群:**一组候选解决方案,称为染色体。 * **适应度函数:**评估每个染色体的质量的函数。 * **选择:**根据适应度选择较好的染色体进行繁殖。 * **交叉:**将两个染色体的一部分交换,产生新的染色体。 * **变异:**随机改变染色体,引入多样性。

实现实时机器学习系统:Kafka与TensorFlow集成

![实现实时机器学习系统:Kafka与TensorFlow集成](https://img-blog.csdnimg.cn/1fbe29b1b571438595408851f1b206ee.png) # 1. 机器学习系统概述** 机器学习系统是一种能够从数据中学习并做出预测的计算机系统。它利用算法和统计模型来识别模式、做出决策并预测未来事件。机器学习系统广泛应用于各种领域,包括计算机视觉、自然语言处理和预测分析。 机器学习系统通常包括以下组件: * **数据采集和预处理:**收集和准备数据以用于训练和推理。 * **模型训练:**使用数据训练机器学习模型,使其能够识别模式和做出预测。 *

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不