【揭秘】ForkJoinTask全面解析

内容摘要

ForkJoinTask的显著优点在于其高效的并行处理能力，它能够将复杂任务拆分成多个子任务，并利用多核处理器同时执行，从而显著提升计算性能，此外，ForkJoinTask还提供了简洁的API和强大的任务管理机制，使得开发者能够更轻松地编写并行化代码，高效地利用系统资源。

核心概念

ForkJoinTask在Java中主要用来解决可以并行处理的任务的分解与合并问题，它是行计算框架ForkJoinFramework的核心组件，提供了一种高效的方式来利用多核处理器，它解决了以下几个方面的问题：

1. 任务分解：很多计算密集型或数据处理密集型的问题可以分解为更小的子任务，例如，对一个大型数组进行排序或处理大量数据记录时，通常可以将数组或数据记录集分割成多个较小的部分，然后并行处理这些部分，ForkJoinTask提供了将任务递归分解成更小任务的方式，直到任务足够小以至于顺序执行比并行执行更高效。
2. 任务并行化：通过ForkJoinPool，ForkJoinTask能够将分解后的子任务分配给不同的线程执行，从而实现并行处理，这充分利用了多核处理器的计算能力，提高了程序的执行效率。
3. 任务结果合并：在子任务并行执行完成后，需要将它们的结果合并以得到最终的结果，ForkJoinTask提供了合并子任务结果的机制，确保所有子任务的结果都能正确地组合在一起。
4. 工作窃取：ForkJoinPool还实现了工作窃取算法，这意味着当一个线程完成了它自己的任务后，它可以从其他线程的任务队列中“窃取”任务来执行，从而减少了线程的空闲时间，提高了资源利用率。

因此，ForkJoinTask是用来处理可并行化任务的强大工具，它通过任务分解、并行化、结果合并和工作窃取等机制，有效地提高了程序的执行效率和资源利用率。

#代码案例

下面是一个使用了ForkJoinTask的简单示例，演示了如何分解一个任务，使其并行处理一个整数数组，并计算数组中所有元素的和。

先创建一个SumTask类，它继承自RecursiveTask<Integer>，用于计算数组元素的和，如果数组的大小超过一个阈值（例如10），则任务将递归地分解为两个子任务，分别处理数组的前半部分和后半部分，否则，任务将顺序计算数组的和，如下代码：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;  public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {  private static final int THRESHOLD = 10; // 阈值，当数组大小小于这个值时，不再进行任务分解  private final int[] array;  private final int start;  private final int end;  public SumTask(int[] array) {  this(array, 0, array.length);  }  private SumTask(int[] array, int start, int end) {  this.array = array;  this.start = start;  this.end = end;  }  @Override  protected Integer compute() {  // 如果任务足够小，直接计算结果  if (end - start <= THRESHOLD) {  int sum = 0;  for (int i = start; i < end; i++) {  sum += array[i];  }  return sum;  } else {  // 否则，将任务分解为两个子任务  int middle = (start + end) / 2;  SumTask leftTask = new SumTask(array, start, middle);  SumTask rightTask = new SumTask(array, middle, end);  // 异步执行子任务并等待结果  return leftTask.fork().join() + rightTask.fork().join();  }  }  
}

如下client代码（main函数），如下：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;  
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;  public class ForkJoinTaskExample {  public static void main(String[] args) {  int[] array = new int[100];  // 初始化数组  for (int i = 0; i < array.length; i++) {  array[i] = i;  }  // 创建一个ForkJoinPool  ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();  // 提交任务并获取结果  ForkJoinTask<Integer> task = new SumTask(array);  Integer sum = pool.invoke(task);  // 输出结果  System.out.println("Sum of array elements: " + sum);  // 关闭ForkJoinPool（虽然不是严格必需的，因为在这个简单例子中程序即将结束，但在生产代码中是个好习惯）  pool.shutdown();  }  
}

运行代码将输出，如下：

Sum of array elements: 4950

数组包含了0到99的整数，它们的和是4950，通过使用ForkJoinTask，能够并行地计算这个和。

核心API

ForkJoinTask 是 Java 并发包 java.util.concurrent 中的一个抽象类，它表示可以被 ForkJoinPool 执行的任务，ForkJoinTask 有两个直接子类：RecursiveAction 和 RecursiveTask，分别表示不返回结果和返回结果的任务，以下是 ForkJoinTask 及其子类中一些重要方法的简要说明：

fork()

该方法用于在 ForkJoinPool 中异步地执行当前任务，如果当前任务已经在执行，则该方法不会有任何效果，调用 fork() 后，任务进入 ForkJoinPool 的工作队列中等待执行，fork() 是一个非阻塞方法，它会立即返回。

join()

该方法用于等待任务的完成，并获取其结果（如果任务有结果的话），如果任务已经完成，join() 会立即返回结果，如果任务尚未完成，join() 会阻塞调用线程，直到任务完成为止，对于 RecursiveAction，join() 没有返回值；对于 RecursiveTask，join() 返回任务计算的结果。

invoke()

该方法用于在当前线程中执行任务，而不是在 ForkJoinPool 中异步执行，invoke() 会等待任务完成，并返回结果（如果任务有结果的话），通常，在不需要并行处理或任务很小不适合分解时使用 invoke()。

invokeAll(ForkJoinTask… tasks)

这是ForkJoinTask 的静态方法，该方法用于执行给定的任务数组，并等待所有任务完成，它返回一个包含每个任务结果的数组（如果任务是 RecursiveTask 类型的话），如果任务是 RecursiveAction 类型，则结果数组中的每个元素都是 null，因为 RecursiveAction 不返回结果。

getPool()

返回执行此任务的 ForkJoinPool，如果任务尚未安排或已开始，则返回 null。

getRawResult()

对于 RecursiveTask，返回任务的结果，但不等待任务完成。如果任务尚未完成，则可能返回不确定的结果，对于 RecursiveAction，此方法没有定义，因为它不返回结果。

setRawResult(V value)

对于 RecursiveTask，此方法用于设置任务的结果，这通常在任务计算完成后调用，对于 RecursiveAction，此方法没有定义。

isCompletedAbnormally()

如果任务因异常而完成，则返回 true。

isCancelled()

如果任务被取消，则返回 true。

cancel(boolean mayInterruptIfRunning)

尝试取消此任务的执行，如果任务已经开始执行，则参数 mayInterruptIfRunning 决定是否应该中断执行任务的线程。

ForkJoinTask 的设计主要是为了支持分治算法和并行计算，在实际使用中，通常通过扩展 RecursiveAction 或 RecursiveTask 来实现自己的并行任务，而不是直接使用 ForkJoinTask 类，此外，使用 ForkJoinTask 时需要注意任务的粒度控制，以避免过度分解导致的性能下降。

核心总结

ForkJoinTask是Java中处理并行计算的利器，其优点在于能够轻松地将大任务拆分成小任务，利用多核处理器并行处理，提高执行效率，它的缺点也很明显，比如任务划分和数据同步的复杂性可能导致额外的开销。ForkJoinTask适合处理计算密集型且可分解的任务，但要注意任务粒度的控制，避免划分过细；同时，合理处理线程安全和任务依赖关系，确保数据的正确性和一致性。