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Java并发指南15:深入剖析fork join框架

Java并发指南15:深入剖析fork join框架

作者: 程序员黄小斜 | 来源:发表于2018-07-28 22:51 被阅读1次

    本文首发于我的个人博客:https://h2pl.github.io/

    欢迎阅览我的CSDN专栏:Java并发指南
    https://blog.csdn.net/column/details/21961.html

    相关代码会放在我的的Github:https://github.com/h2pl/

    转载自_并发编程网 – ifeve.com

    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:

    [图片上传失败...(image-adbec1-1532789501063)]

    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:

    fj

    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:

    001 packagefj;
    002
    003 importjava.util.concurrent.ExecutionException;
    004
    005 importjava.util.concurrent.ForkJoinPool;
    006
    007 importjava.util.concurrent.Future;
    008
    009 importjava.util.concurrent.RecursiveTask;
    010
    011 publicclassCountTaskextendsRecursiveTask {
    012
    013 privatestaticfinalintTHRESHOLD= ``2``;``//阈值
    014
    015 privateintstart;
    016
    017 privateintend;
    018
    019 publicCountTask(intstart,intend) {
    020
    021 this``.start= start;
    022
    023 this``.end= end;
    024
    025 }
    026
    027 @Override
    028
    029 protectedInteger compute() {
    030
    031 intsum = ``0``;
    032
    033 //如果任务足够小就计算任务
    034
    035 booleancanCompute = (end-start) <=THRESHOLD;
    036
    037 if``(canCompute) {
    038
    039 for``(inti =start; i <=end; i++) {
    040
    041 sum += i;
    042
    043 }
    044
    045 }``else``{
    046
    047 //如果任务大于阀值,就分裂成两个子任务计算
    048
    049 intmiddle = (start+end) / ``2``;
    050
    051 CountTask leftTask =newCountTask(start, middle);
    052
    053 CountTask rightTask =newCountTask(middle + ``1``,end);
    054
    055 //执行子任务
    056
    057 leftTask.fork();
    058
    059 rightTask.fork();
    060
    061 //等待子任务执行完,并得到其结果
    062
    063 intleftResult=leftTask.join();
    064
    065 intrightResult=rightTask.join();
    066
    067 //合并子任务
    068
    069 sum = leftResult + rightResult;
    070
    071 }
    072
    073 returnsum;
    074
    075 }
    076
    077 publicstaticvoidmain(String[] args) {
    078
    079 ForkJoinPool forkJoinPool =newForkJoinPool();
    080
    081 //生成一个计算任务,负责计算1+2+3+4
    082
    083 CountTask task =newCountTask(``1``, ``4``);
    084
    085 //执行一个任务
    086
    087 Future result = forkJoinPool.submit(task);
    088
    089 try``{
    090
    091 System.out.println(result.get());
    092
    093 }``catch``(InterruptedException e) {
    094
    095 }``catch``(ExecutionException e) {
    096
    097 }
    098
    099 }
    100
    101 }

    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:

    <pre>if(task.isCompletedAbnormally())
    {
    System.out.println(task.getException());
    }</pre>

    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:

    1 public final ForkJoinTask fork() {
    2 ((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread())
    3 .pushTask(``this``);
    4 return this``;
    5 }

    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:

    01 final void pushTask(ForkJoinTask t) {
    02 ForkJoinTask[] q; ``int s, m;
    03 if ((q = queue) != ``null``) { ``// ignore if queue removed
    04 long u = (((s = queueTop) & (m = q.length - ``1``)) << ASHIFT) + ABASE;
    05 UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t);
    06 queueTop = s + ``1``; ``// or use putOrderedInt
    07 if ((s -= queueBase) <= ``2``)
    08 pool.signalWork();
    09 else if (s == m)
    10 growQueue();
    11 }
    12 }

    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:

    01 public final V join() {
    02 if (doJoin() != NORMAL)
    03 return reportResult();
    04 else
    05 return getRawResult();
    06 }
    07 private V reportResult() {
    08 int s; Throwable ex;
    09 if ((s = status) == CANCELLED)
    10 throw new CancellationException();
    11 if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != ``null``)
    12 UNSAFE.throwException(ex);
    13 return getRawResult();
    14 }

    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:

    01 private int doJoin() {
    02 Thread t; ForkJoinWorkerThread w; ``int s; ``boolean``completed;
    03 if ((t = Thread.currentThread()) ``instanceof``ForkJoinWorkerThread) {
    04 if ((s = status) < ``0``)
    05 return s;
    06 if ((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask(``this``)) {
    07 try {
    08 completed = exec();
    09 } ``catch (Throwable rex) {
    10 return setExceptionalCompletion(rex);
    11 }
    12 if (completed)
    13 return setCompletion(NORMAL);
    14 }
    15 return w.joinTask(``this``);
    16 }
    17 else
    18 return externalAwaitDone();
    19 }

    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。

    Fork/Join源码剖析与算法解析

    我们在大学算法课本上,学过的一种基本算法就是:分治。其基本思路就是:把一个大的任务分成若干个子任务,这些子任务分别计算,最后再Merge出最终结果。这个过程通常都会用到递归。

    而Fork/Join其实就是一种利用多线程来实现“分治算法”的并行框架。

    另外一方面,可以把Fori/Join看作一个单机版的Map/Reduce,只不过这里的并行不是多台机器并行计算,而是多个线程并行计算。

    下面看2个简单例子:

    例子1: 快排
    我们都知道,快排有2个步骤:
    第1步,拿数组的第1个元素,把元素划分成2半,左边的比该元素小,右边的比该元素大;
    第2步,对左右的2个子数组,分别排序。

    可以看出,这里左右2个子数组,可以相互独立的,并行计算。因此可以利用ForkJoin框架, 代码如下:

    //定义一个Task,基础自RecursiveAction,实现其compute方法
    class SortTask extends RecursiveAction {
        final long[] array;
        final int lo;
        final int hi;
        private int THRESHOLD = 0; //For demo only
    
        public SortTask(long[] array) {
            this.array = array;
            this.lo = 0;
            this.hi = array.length - 1;
        }
    
        public SortTask(long[] array, int lo, int hi) {
            this.array = array;
            this.lo = lo;
            this.hi = hi;
        }
    
        protected void compute() {
            if (hi - lo < THRESHOLD)
                sequentiallySort(array, lo, hi);
            else {
                int pivot = partition(array, lo, hi);  //划分
                coInvoke(new SortTask(array, lo, pivot - 1), new SortTask(array,
                        pivot + 1, hi));  //递归调,左右2个子数组
            }
        }
    
        private int partition(long[] array, int lo, int hi) {
            long x = array[hi];
            int i = lo - 1;
            for (int j = lo; j < hi; j++) {
                if (array[j] <= x) {
                    i++;
                    swap(array, i, j);
                }
            }
            swap(array, i + 1, hi);
            return i + 1;
        }
    
        private void swap(long[] array, int i, int j) {
            if (i != j) {
                long temp = array[i];
                array[i] = array[j];
                array[j] = temp;
            }
        }
    
        private void sequentiallySort(long[] array, int lo, int hi) {
            Arrays.sort(array, lo, hi + 1);
        }
    }
    
    //测试函数
        public void testSort() throws Exception {
            ForkJoinTask sort = new SortTask(array);   //1个任务
            ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();  //1个ForkJoinPool
            fjpool.submit(sort); //提交任务
            fjpool.shutdown(); //结束。ForkJoinPool内部会开多个线程,并行上面的子任务
    
            fjpool.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS);
        }
    

    例子2: 求1到n个数的和

    //定义一个Task,基础自RecursiveTask,实现其commpute方法
    public class SumTask extends RecursiveTask<Long>{  
        private static final int THRESHOLD = 10;  
    
        private long start;  
        private long end;  
    
        public SumTask(long n) {  
            this(1,n);  
        }  
    
        private SumTask(long start, long end) {  
            this.start = start;  
            this.end = end;  
        }  
    
        @Override  //有返回值
        protected Long compute() {  
            long sum = 0;  
            if((end - start) <= THRESHOLD){  
                for(long l = start; l <= end; l++){  
                    sum += l;  
                }  
            }else{  
                long mid = (start + end) >>> 1;  
                SumTask left = new SumTask(start, mid);   //分治,递归
                SumTask right = new SumTask(mid + 1, end);  
                left.fork();  
                right.fork();  
                sum = left.join() + right.join();  
            }  
            return sum;  
        }  
        private static final long serialVersionUID = 1L;  
    }  
    
    //测试函数
        public void testSum() throws Exception {
            SumTask sum = new SumTask(100);   //1个任务
            ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();  //1个ForkJoinPool
            Future<Long> future = fjpool.submit(sum); //提交任务
            Long r = future.get(); //获取返回值
            fjpool.shutdown(); 
    
        }
    

    与ThreadPool的区别

    通过上面例子,我们可以看出,它在使用上,和ThreadPool有共同的地方,也有区别点:
    (1) ThreadPool只有“外部任务”,也就是调用者放到队列里的任务。 ForkJoinPool有“外部任务”,还有“内部任务”,也就是任务自身在执行过程中,分裂出”子任务“,递归,再次放入队列。
    (2)ForkJoinPool里面的任务通常有2类,RecusiveAction/RecusiveTask,这2个都是继承自FutureTask。在使用的时候,重写其compute算法。

    工作窃取算法

    上面提到,ForkJoinPool里有”外部任务“,也有“内部任务”。其中外部任务,是放在ForkJoinPool的全局队列里面,而每个Worker线程,也有一个自己的队列,用于存放内部任务。

    窃取的基本思路就是:当worker自己的任务队列里面没有任务时,就去scan别的线程的队列,把别人的任务拿过来执行。

    //ForkJoinPool的成员变量
    ForkJoinWorkerThread[] workers;  //worker thread集合
    private ForkJoinTask<?>[] submissionQueue; //外部任务队列
    private final ReentrantLock submissionLock; 
    
    //ForkJoinWorkerThread的成员变量
    ForkJoinTask<?>[] queue;   //每个worker线程自己的内部任务队列
    
    //提交任务
    public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task) {  
        if (task == null)  
            throw new NullPointerException();  
        forkOrSubmit(task);  
        return task;  
    } 
    
    private <T> void forkOrSubmit(ForkJoinTask<T> task) {  
        ForkJoinWorkerThread w;  
        Thread t = Thread.currentThread();  
        if (shutdown)  
            throw new RejectedExecutionException();  
        if ((t instanceof ForkJoinWorkerThread) &&   //如果当前是worker线程提交的任务,也就是worker执行过程中,分裂出来的子任务,放入worker自己的内部任务队列
            (w = (ForkJoinWorkerThread)t).pool == this)  
            w.pushTask(task);  
        else  
            addSubmission(task);  //外部任务,放入pool的全局队列
    }   
    
    //worker的run方法
    public void run() {  
        Throwable exception = null;  
        try {  
            onStart();  
            pool.work(this);  
        } catch (Throwable ex) {  
            exception = ex;  
        } finally {  
            onTermination(exception);  
        }  
    }  
    
    final void work(ForkJoinWorkerThread w) {  
        boolean swept = false;                // true on empty scans  
        long c;  
        while (!w.terminate && (int)(c = ctl) >= 0) {  
            int a;                            // active count  
            if (!swept && (a = (int)(c >> AC_SHIFT)) <= 0)  
                swept = scan(w, a);   //核心代码都在这个scan函数里面
            else if (tryAwaitWork(w, c))  
                swept = false;  
        }  
    }  
    
    //scan的基本思路:从别人的任务队列里面抢,没有,再到pool的全局的任务队列里面去取。
    private boolean scan(ForkJoinWorkerThread w, int a) {  
        int g = scanGuard;   
    
        int m = (parallelism == 1 - a && blockedCount == 0) ? 0 : g & SMASK;  
        ForkJoinWorkerThread[] ws = workers;  
        if (ws == null || ws.length <= m)         // 过期检测  
            return false;  
    
        for (int r = w.seed, k = r, j = -(m + m); j <= m + m; ++j) {  
            ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i;  
            //随机选出一个牺牲者(工作线程)。  
            ForkJoinWorkerThread v = ws[k & m];  
            //一系列检查...  
            if (v != null && (b = v.queueBase) != v.queueTop &&  
                (q = v.queue) != null && (i = (q.length - 1) & b) >= 0) {  
                //如果这个牺牲者的任务队列中还有任务,尝试窃取这个任务。  
                long u = (i << ASHIFT) + ABASE;  
                if ((t = q[i]) != null && v.queueBase == b &&  
                    UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) {  
                    //窃取成功后,调整queueBase  
                    int d = (v.queueBase = b + 1) - v.queueTop;  
                    //将牺牲者的stealHint设置为当前工作线程在pool中的下标。  
                    v.stealHint = w.poolIndex;  
                    if (d != 0)  
                        signalWork();             // 如果牺牲者的任务队列还有任务,继续唤醒(或创建)线程。  
                    w.execTask(t); //执行窃取的任务。  
                }  
                //计算出下一个随机种子。  
                r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; w.seed = r ^ (r << 5);  
                return false;                     // 返回false,表示不是一个空扫描。  
            }  
            //前2*m次,随机扫描。  
            else if (j < 0) {                     // xorshift  
                r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; k = r ^= r << 5;  
            }  
            //后2*m次,顺序扫描。  
            else  
                ++k;  
        }  
        if (scanGuard != g)                       // staleness check  
            return false;  
        else {                                     
            //如果扫描完毕后没找到可窃取的任务,那么从Pool的提交任务队列中取一个任务来执行。  
            ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i;  
            if ((b = queueBase) != queueTop &&  
                (q = submissionQueue) != null &&  
                (i = (q.length - 1) & b) >= 0) {  
                long u = (i << ASHIFT) + ABASE;  
                if ((t = q[i]) != null && queueBase == b &&  
                    UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) {  
                    queueBase = b + 1;  
                    w.execTask(t);  
                }  
                return false;  
            }  
            return true;                         // 如果所有的队列(工作线程的任务队列和pool的任务队列)都是空的,返回true。  
        }  
    }  
    

    关于ForkJoinPool/FutureTask,本文只是分析了其基本使用原理。还有很多实现细节,留待读者自己去分析。

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        本文标题:Java并发指南15:深入剖析fork join框架

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