Fork/Join框架介绍

问题来源

    记得很早以前自己学习算法的时候，听说过一种divide and conquer的策略，从某种角度来说，它和递归是有着很紧密的联系。比如说我们经常想到的一些排序的算法像快速排序、归并排序等，他们都是本质上将原有的问题集合拆分成两个子问题，然后再针对这些子问题进行进一步的处理，直到子问题已经得到解决。在这些子问题解决后上面的部分再将这些问题合并起来就得到了我们想要的答案。这个问题主要是针对单线程的运行场景。在把并行的一些思想考虑进来的时候，我发现他们可以碰撞出美丽的火花。我们仔细再来看一下前面的这一类型的问题，他们的本质上是将一个问题划分成多个子问题，然后再逐个的去解决子问题。在很多情况下，他们这些子问题是互不相干的。也就是说，我们针对他们每个执行的子问题，可以让他们采用独立的线程来运行。这样的话我们可以充分的发挥现在并行处理器的优势。

    在进一步的讨论之前，我们先看一下divide and conquer策略的处理问题方式，如下图：

    这里，我们每一个小的task表示我们划分出来的一个子问题。当一个问题处理完毕后，他们的结果可以返回给原来调用他们的部分。如果我们用伪代码来描述一下divide and conquer策略的算法，则其基本的形式应该如下：

// PSEUDOCODE  Result solve(Problem problem) {       if (problem.size < SEQUENTIAL_THRESHOLD)          return solveSequentially(problem);      else {          Result left, right;          left = solve(extractLeftHalf(problem));          right = solve(extractRightHalf(problem));          return combine(left, right);      }  } 

  结合我们具体的一些算法，如归并排序或者快速排序，他们的实现代码结构是不是和这个很像呢？实际上，我们期望程序能够带有某种并行性的效果，其执行的过程更应该如以下的过程：

// PSEUDOCODE  Result solve(Problem problem) {       if (problem.size < SEQUENTIAL_THRESHOLD)          return solveSequentially(problem);      else {          Result left, right;          INVOKE-IN-PARALLEL {               left = solve(extractLeftHalf(problem));              right = solve(extractRightHalf(problem));          }          return combine(left, right);      }  } 

 这种我们所期望的理想方式，在java 7的fork-join pool里已经得到了解决。

fork-join pool的引入

    在正式使用fork-join pool之前，我们可能会有点好奇。我们已经有了一些现有的线程池了，如ThreadPoolExecutor，在大部分的情况下他们已经能用的很好。我们引入fork-join框架的意义在哪里呢？他有哪些优点呢？

    我们先针对fork-join pool本身要解决的问题本身来看。如果我们用传统的threadpool方式来解决这些问题，该采取什么样的手段呢？我们假设一个问题就是一个执行的线程，当一个问题被拆分成两个或者多个子问题的时候，我们需要启动多个子线程去执行，在必要的情况下会迭代的依次启动下去。这里就产生了一些线程之间的以来，我们这个大的问题需要等待它的子问题线程返回，因此我们需要某些机制来保证他们的同步。这样，当我们手工来实现这个过程的时候会有些麻烦。我们默认使用的线程池是期望他们所有执行的任务都是不相关的，可以尽可能的并行执行。

    另外，fork-join pool还有一个特点就是work stealing。每个工作线程都有自己的工作队列，这是使用deque来实现的。当一个任务划分一个新线程时，它将自己推到 deque 的头部。当一个任务执行与另一个未完成任务的合并操作时，它会将另一个任务推到队列头部并执行，而不会休眠以等待另一任务完成（像 Thread.join() 的操作一样）。当线程的任务队列为空，它将尝试从另一个线程的 deque 的尾部 窃取另一个任务。如果我们用传统的ThreadPoolExecutor则比较难用上work stealing的技术。关于work stealing的细节可以参考文章后面的参考材料。

   fork-join pool和ThreadPoolExecutor之间也是有很紧密的关系的，下图是他们相关的一个类图：

 

    我们可以看到，他们共同的继承了AbstractExecutorService，在一定的程度上，他们是可以互相替换使用的。在图中我们还可以看到，ForkjoinPool使用到了RecursiveAction和RecursiveTask。他们两个中RecursiveAction应用于执行的任务不需要返回结果的场景，而RecursiveTask应用于需要返回执行结果的场景。这点类似于ThreadPoolExecutor使用Runnable和Callable的参数来分别表示不需要返回值和需要返回值的线程执行对象。

示例应用

    OK，前面花了很多时间讨论了fork/join pool的特点，这里我们就来看几个具体的应用示例。

求最大值

    假定我们有一组数字，我们需要求里面的最大值。用我们传统的方法来求的话，其代码实现如下：

public int solveSequentially() {          int max = Integer.MIN_VALUE;          for (int i=start; i<end; i++) {              int n = numbers[i];              if (n > max)                  max = n;          }          return max;      } 

 这里，我们假定numbers这个数组保存着所有需要比较的数字。

    如果我们应用ForkJoinPool的方式，则其实现如下：

public class MaxWithFJ extends RecursiveAction {      private final int threshold;      private final SelectMaxProblem problem;      public int result;        public MaxWithFJ(SelectMaxProblem problem, int threshold) {          this.problem = problem;          this.threshold = threshold;      }        protected void compute() {          if (problem.size < threshold)              result = problem.solveSequentially();          else {              int midpoint = problem.size / 2;              MaxWithFJ left = new MaxWithFJ(problem.subproblem(0, midpoint), threshold);              MaxWithFJ right = new MaxWithFJ(problem.subproblem(midpoint +                 1, problem.size), threshold);              left.fork();              right.fork();              result = Math.max(left.join(), right.join());          }      }  }  

  我们可以看到，如果当我们在将任务拆分成更小的任务时，我们可以通过ForkJoinTask的fork()方法让子问题异步的执行。然后我们再使用join方法得到异步方法执行的结果。

 

计算文件目录大小

    我们再来看一个示例。这里是我们假定要遍历一个文件目录。因为文件的目录它可以包含嵌套若干层的目录或者文件。从某种角度来说它构成了一个树形结构。 我们再遍历到每个文件的时候，可以将文件目录作为一个子task来处理，这里就可以形成一个完整的fork/join pool应用。

public class FileSize  {      private final static ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();        private static class FileSizeFinder extends RecursiveTask<Long>      {          final File file;            public FileSizeFinder(final File theFile)          {              file = theFile;          }            @Override          public Long compute()          {              long size = 0;              if(file.isFile())              {                  size = file.length();              }              else              {                  final File[] children = file.listFiles();                  if(children != null)                  {                      List<ForkJoinTask<Long>> tasks =                          new ArrayList<ForkJoinTask<Long>>();                      for(final File child : children)                      {                          if(child.isFile())                          {                              size += child.length();                          }                          else                          {                              tasks.add(new FileSizeFinder(child));                          }                      }                        for(final ForkJoinTask<Long> task : invokeAll(tasks))                      {                          size += task.join();                      }                  }              }                return size;          }      }  }  

  这里代码看起来比较长，最关键的部分在compute方法里。我们用了一个ArrayList tasks来保存所有出现目录的情形。当遍历出来的元素是文件时，我们直接取文件的长度size += child.length();而当为目录时则tasks.add(new FileSizeFinder(child));这样当我们遍历某个目录的时候，它下面一级的子目录就全部被封装到tasks里了。然后我们再通过invokeAll(tasks)这个方法去并行的执行所有遍历子目录的线程。

    调用这部分代码的程序如下：

public static void main(String[] args)      {          final long start = System.nanoTime();          final long total = forkJoinPool.invoke(              new FileSizeFinder(new File(args[0])));          final long end = System.nanoTime();          System.out.println("Total Size: " + total);          System.out.println("Time taken: " + (end - start)/1.0e9);      }  

我们可以运行一下比较具体的执行结果。

1. 什么是Fork/Join框架

Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+。。＋10000，可以分割成10个子任务，每个子任务分别对1000个数进行求和，最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程图如下：

2. 工作窃取算法

工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。工作窃取的运行流程图如下：

那么为什么需要使用工作窃取算法呢？假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应，比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

3. Fork/Join框架的介绍

我们已经很清楚Fork/Join框架的需求了，那么我们可以思考一下，如果让我们来设计一个Fork/Join框架，该如何设计？这个思考有助于你理解Fork/Join框架的设计。

第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。

第二步执行任务并合并结果。分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。

Fork/Join使用两个类来完成以上两件事情：

• ForkJoinTask：我们要使用ForkJoin框架，必须首先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制，通常情况下我们不需要直接继承ForkJoinTask类，而只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下两个子类：
  • RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
  • RecursiveTask ：用于有返回结果的任务。
• ForkJoinPool ：ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行，任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。

4. 使用Fork/Join框架

让我们通过一个简单的需求来使用下Fork／Join框架，需求是：计算1+2+3+4的结果。

使用Fork／Join框架首先要考虑到的是如何分割任务，如果我们希望每个子任务最多执行两个数的相加，那么我们设置分割的阈值是2，由于是4个数字相加，所以Fork／Join框架会把这个任务fork成两个子任务，子任务一负责计算1+2，子任务二负责计算3+4，然后再join两个子任务的结果。

因为是有结果的任务，所以必须继承RecursiveTask，实现代码如下：

通过这个例子让我们再来进一步了解ForkJoinTask，ForkJoinTask与一般的任务的主要区别在于它需要实现compute方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用fork方法时，又会进入compute方法，看看当前子任务是否需要继续分割成孙任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。

5. Fork/Join框架的异常处理

ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常，但是我们没办法在主线程里直接捕获异常，所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被取消了，并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。使用如下代码：

if(task.isCompletedAbnormally()){    System.out.println(task.getException());}

getException方法返回Throwable对象，如果任务被取消了则返回CancellationException。如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。

6. Fork/Join框架的实现原理

ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。

ForkJoinTask的fork方法实现原理。当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的pushTask方法异步的执行这个任务，然后立即返回结果。代码如下：

public final ForkJoinTask fork() {         ((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread())             .pushTask(this);         return this; } 

pushTask方法把当前任务存放在ForkJoinTask 数组queue里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。代码如下：

final void pushTask(ForkJoinTask t) {        ForkJoinTask[] q; int s, m;        if ((q = queue) != null) {    // ignore if queue removed            long u = (((s = queueTop) & (m = q.length - 1)) << ASHIFT) + ABASE;            UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t);            queueTop = s + 1;         // or use putOrderedInt            if ((s -= queueBase) <= 2)                pool.signalWork();else if (s == m)                growQueue();        }    }

ForkJoinTask的join方法实现原理。Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。让我们一起看看ForkJoinTask的join方法的实现，代码如下：

public final V join() {        if (doJoin() != NORMAL)            return reportResult();        else            return getRawResult();}private V reportResult() {        int s; Throwable ex;        if ((s = status) == CANCELLED)            throw new CancellationException();if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null)            UNSAFE.throwException(ex);        return getRawResult();}

首先，它调用了doJoin()方法，通过doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果，任务状态有四种：已完成（NORMAL），被取消（CANCELLED），信号（SIGNAL）和出现异常（EXCEPTIONAL）。

• 如果任务状态是已完成，则直接返回任务结果。
• 如果任务状态是被取消，则直接抛出CancellationException。
• 如果任务状态是抛出异常，则直接抛出对应的异常。

让我们再来分析下doJoin()方法的实现代码：

private int doJoin() {        Thread t; ForkJoinWorkerThread w; int s; boolean completed;        if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread) {            if ((s = status) < 0) return s;            if ((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask(this)) {                try {                    completed = exec();                } catch (Throwable rex) {                    return setExceptionalCompletion(rex);                }                if (completed)                    return setCompletion(NORMAL);            }            return w.joinTask(this);        }        else            return externalAwaitDone();    }

在doJoin()方法里，首先通过查看任务的状态，看任务是否已经执行完了，如果执行完了，则直接返回任务状态，如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。如果任务顺利执行完成了，则设置任务状态为NORMAL，如果出现异常，则纪录异常，并将任务状态设置为EXCEPTIONAL。

7. 参考资料

• JDK1.7源码
• http://ifeve.com/fork-join-5/
• http://shmilyaw-hotmail-com.iteye.com/blog/1897636