ForkJoinPool是Java 7 引入的一種線程池實現(xiàn)，專門用于支持“大規(guī)模并行”任務的執(zhí)行。那么，它和普通的線程池（ThreadPoolExecutor）有什么本質(zhì)的區(qū)別呢？這篇文章我們將深入探討 Fork/Join 框架的工作原理。

一、Fork/Join 框架簡介：

Fork/Join 框架是一種并行計算框架，設計目的是提高具有遞歸性質(zhì)任務的執(zhí)行速度。典型的任務是將問題逐步分解成較小的任務，直到每一個子任務足夠簡單可以直接解決，然后再將結(jié)果聚合起來。

工作原理

Fork/Join 框架基于"工作竊取"算法 (Work Stealing Algorithm)，該算法的核心思想是每個工作線程有自己的任務隊列(雙端隊列, Deque)。當一個線程完成了自己隊列中的任務時，便會竊取其他線程隊列中的任務執(zhí)行，這樣就不會因為某個線程在等待而浪費 CPU 資源。

具體的工作原理如下：

• 任務拆分：框架會將任務遞歸地拆分成更小的任務，分別放入不同的隊列。
• 工作竊?。好總€線程都嘗試從隊列中取任務執(zhí)行。當一個線程完成了自己的任務隊列后會嘗試隨機從其他隊列拿任務繼續(xù)執(zhí)行，保證 CPU 資源盡可能地不閑置。
• 任務合并：線程在執(zhí)行完任務后，會嘗試合并(Join)這些任務的結(jié)果，直到獲得最終結(jié)果。

二、ForkJoin Pool 核心組件

ForkJoin 框架是由以下 3個重要組件組成的：

• ForkJoinPool
• ForkJoinTask
• RecursiveTask & RecursiveAction

1.ForkJoinPool

ForkJoinPool 是整個框架的核心，它是一個線程池，負責調(diào)度和分發(fā)任務。內(nèi)部雖然類似于 ThreadPoolExecutor，但是與普通線程池有顯著的不同：

• 工作竊取機制：每個工作者線程會有自己的任務隊列，并且工作者線程可以相互“偷竊”任務。
• 任務分解與合并：該池在運行時會遞歸地分割大任務，并使其盡量并行化。
• 最優(yōu)并發(fā)級別：默認情況下，它與 CPU 核心線程數(shù)量相同，確保最大限度地利用多核 CPU。

ForkJoinPool 具有兩種模式：

• 普通模式：適用于簡單任務的并行拆分和合并。
• 自定義模式：通過提供特定的策略，可以更靈活地控制任務執(zhí)行的過程與行為。

2.ForkJoinTask

ForkJoinTask是 Fork/Join 框架中的基礎(chǔ)任務對象。ForkJoinTask 是一個抽象類，它提供了 fork 和 join 這兩個關(guān)鍵的操作。在具體使用過程中，一般情況下我們不會直接使用它，而是使用它的兩個子類：

• RecursiveTask: 適用于有返回值的任務。
• RecursiveAction: 適用于無返回值的任務。

fork() 和 join()

• fork(): 將任務提交給線程池，讓線程池執(zhí)行任務。
• join(): 等待任務執(zhí)行完成，并獲取任務結(jié)果。

下面，我們通過一個簡單的示例進行說明：

假設有一個遞歸算法任務，可以通過 RecursiveTask 實現(xiàn)這樣一個任務：

class FibonacciTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private final int n;

    FibonacciTask(int n) {
        this.n = n;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) {
            return n;
        }
        FibonacciTask f1 = new FibonacciTask(n - 1);
        FibonacciTask f2 = new FibonacciTask(n - 2);
        f1.fork(); // 異步執(zhí)行
        return f2.compute() + f1.join(); // 等待結(jié)果并合并
    }
}

public class ForkJoinExample {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        FibonacciTask task = new FibonacciTask(10);
        System.out.println(pool.invoke(task)); // 輸出 Fibonacci(10) 的結(jié)果：55
    }
}

在上面的例子中，F(xiàn)ibonacciTask是一個遞歸計算斐波那契數(shù)列的任務，使用了fork()將遞歸任務分解并提交給ForkJoinPool，然后通過join()合并結(jié)果。

3.RecursiveTask & RecursiveAction

• RecursiveTask: 適合有返回值的遞歸任務。
• RecursiveAction: 適合無返回值的遞歸任務，比如可以用于文件或者目錄的遍歷操作，在這種場景中任務只是執(zhí)行不需要有返回結(jié)果。

RecursiveTask 和 RecursiveAction 都是 ForkJoinTask 的子類，設計上它們旨在有效地利用多核處理器分而治之，提升計算速度。

RecursiveAction 示例：

class ArrayTransformAction extends RecursiveAction {
    private final int[] arr;
    private final int start, end;

    ArrayTransformAction(int[] arr, int start, int end) {
        this.arr = arr;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (end - start <= 10) {
            // 當任務足夠小直接計算
            for (int i = start; i < end; i++) {
                arr[i] *= 2; // 假定簡單的任務：每一個數(shù)字乘以 2
            }
        } else {
            // 任務切分
            int middle = (start + end) / 2;
            ArrayTransformAction task1 = new ArrayTransformAction(arr, start, middle);
            ArrayTransformAction task2 = new ArrayTransformAction(arr, middle, end);
            invokeAll(task1, task2); // 并行處理兩個子任務
        }
    }
}

在這個例子中，ArrayTransformAction 是一個無返回值的遞歸任務，利用 ForkJoinPool 執(zhí)行可以使代碼有效利用多核 CPU 并行處理任務。

三、與普通線程池對比

任務分解：

• 普通線程池（如ThreadPoolExecutor）通常用于處理相對獨立的任務，每個任務通常不會再被拆分。
• ForkJoinPool則專注于可以遞歸拆分的任務。

工作竊取：

• 普通線程池沒有實現(xiàn)工作竊取機制，這意味著如果一個線程完成了任務，它可能會閑置。
• ForkJoinPool通過工作竊取算法，確保線程在完成自己的任務后可以繼續(xù)從其他線程中獲取任務，提高了資源利用率。

線程管理：

• 普通線程池可以根據(jù)配置動態(tài)調(diào)整線程的數(shù)量。
• ForkJoinPool通常在初始化時確定線程數(shù)量，通常設置為等于或略大于可用處理器的數(shù)量。

適用場景：

• 普通線程池適用于需要處理大量獨立任務的場景，如Web服務器處理請求。
• ForkJoinPool適用于需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并可以分解為子任務的場景。

四、使用場景

Fork/Join 框架非常適合以下這些工作負載：

• 遞歸任務：如斐波那契數(shù)列、歸并排序等分治算法。
• 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：快速對集合、數(shù)組等進行并行操作。
• 圖像處理：圖像處理等數(shù)據(jù)量大的任務可以被分成多個小任務并行處理。

此外，F(xiàn)ork/Join 在某些場景下的效率甚至優(yōu)于類似的 MapReduce 計算框架。對 Java 并行流 (Stream API parallelism) 的支持也使用了 ForkJoin 框架，因此在 Java Stream 中進行并行處理的場景中，底層就是通過 Fork/JoinPool 來處理的。

五、注意事項

對于每種線程池都有其擅長的領(lǐng)域，同時存在局限性，對于ForkJoinPool也一樣，因此，在實際使用中，我們應該注意以下事項：

1. 控制任務粒度

如果 Fork/Join 任務拆分得過于細小，會導致過多的上下文切換及不必要的線程創(chuàng)建消耗性能，通常建議其中的任務不到一個門檻便停止分裂。你可以根據(jù)任務執(zhí)行時間、負載平衡等條件，動態(tài)地設置任務分解的閾值。

2. 避免 IO 密集型任務

ForkJoin 優(yōu)化了 CPU 密集型任務。而包含大量 IO 操作的任務，容易導致線程阻塞， Fork/Join 效率并不高。因此，對于 IO 密集型任務，推薦使用傳統(tǒng)的線程池來控制線程數(shù)量和資源分配，而避免使用 Fork/Join。

3. CPU 核心數(shù)的考量

ForkJoinPool 的默認并行度是 Runtime.getRuntime().availableProcessors()，即根據(jù) CPU 核心數(shù)來確定并行度。這符合 CPU 密集型任務的特點。但你也可以自定義 ForkJoinPool 的并行度。

4. 異常處理

在 Fork/Join 框架中，所有提交到池中的任務都是 ForkJoinTask 的子類，我們應當注意捕獲異常防止任務執(zhí)行中止。測試和異常處理可以通過提供自定義的方法鉤子來協(xié)助調(diào)試。

六、總結(jié)

這篇文章，我們詳細地分析了 ForkJoinPool線程池，F(xiàn)ork/Join 是專為遞歸分治設計的，它充分了利用了現(xiàn)代多核計算能力和工作竊取算法，為某個任務的并行化提供了高效的解決方案。但是，需要特別注意，F(xiàn)ork/Join 更適用于 CPU 密集型任務，對于 IO 密集型任務，其表現(xiàn)不一定理想。因此，實際工作中，對于Java提供的 ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool線程池，一定要選擇合適的適用場景。