ForkJoinPool的工作原理和使用-白红宇

ForkJoinPool的工作原理和使用

阅读量：422 次

发布时间：2019-03-06

本文共 1524 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

ForkJoinPool是一种线程池，它通过将大任务拆分成多个小任务来提高执行效率。在实际应用中，尤其当任务数量众多或单个任务执行时间较长时，拆分任务是非常重要的优化策略。

以下是一个简单的例子来说明ForkJoinPool的工作原理：

初始化一个ForkJoinPool：

static ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(3, ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, true);

创建一个模拟网站的数据集合：

static ArrayList
   
     list = new ArrayList<>();list.add("www.baidu.com");// 添加更多测试数据

通过ForkJoinTask提交任务：

ForkJoinTask
   
     task = pool.submit(new Work(list, 0, list.size()));System.out.println(task.get());

实现拆分逻辑的RecursiveTask：

static class Work extends RecursiveTask
   
     {    List
    
      list;    int start;    int end;    Work(List
     
       list, int start, int end) {        this.list = list;        this.start = start;        this.end = end;    }    @Override    protected String compute() {        int count = end - start;        if (count <= 10) {            for (int i = start; i < end; i++) {                result += doRequest(list.get(i), i);            }        } else {            ForkJoinTask
      
        task1 = submit(task, start, start + 5);            ForkJoinTask
       
         task2 = submit(task, start + 5, end);            return compute(task1).concat(compute(task2));        }        return result;    }}

执行逻辑分为三个主要步骤：

任务拆分：当任务规模较大时，ForkJoinPool会将其拆分成多个小任务。每个小任务通常处理10个或更少的元素，以确保拆分后的任务规模适中。

任务执行：拆分后的小任务会被分配到ForkJoinPool中的工作线程执行。每个工作线程独立处理其任务，并使用RecursiveTask的compute方法进行递归执行。

结果合并：执行完成后，每个小任务的结果会被合并到一个最终的结果中。ForkJoinPool确保结果合并的顺序与任务执行顺序一致。

通过这种方式，ForkJoinPool能够高效地处理大量任务或大任务，显著提升整体执行效率。

转载地址：http://uoiuz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

Pandas：将一列与数据帧的所有其他列进行比较