Java JUC多线程的Fork Join Pool怎么使用

本文主要介绍“如何使用Java JUC多线程分叉连接池”。在日常操作中，相信很多人对于如何使用Java JUC多线程Fork Join Pool都有疑问。边肖查阅了各种资料，整理出简单易用的操作方法，希望能帮你解答“如何使用Java JUC多线程Fork Join Pool”的疑惑！接下来，请和边肖一起学习！

在工作中，当我们计算一个大值加上一个大值等等，此时计算机在串行计算中消耗了大量的CPU，效率也很低。

这时候我们可以选择多线程分支合并使用多个线程进行计算，然后将最后一个线程的结果合并成最终的结果。

ForkJoinPool分支/合并框架工作偷换Fork/Join框架：如果需要，将一个大任务分叉成几个小任务(当不能再次拆解时)，然后在Join中汇总每个小任务的操作结果。

图：

分叉/连接框架和线程池的区别

采用“偷工减料”模式：执行新任务时，可以将其拆分成更小的任务，将小任务添加到线程队列中，然后从随机线程的队列中偷出一个放入自己的队列中。

与线程池的一般实现相比，fork/join框架的优势在于处理其中包含的任务的方式。在通用线程池中，如果线程正在执行的任务由于某种原因无法继续运行，那么线程将处于等待状态。然而，在fork/join框架的实现中，如果一个子问题因为等待另一个子问题的完成而无法继续运行。然后处理该子问题的线程会主动找到其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。

话不多说，看看代码：

package com . at xiaodei . javajuc . jucdemo；import org . JUnit . test；import Java . time . duration；import Java . time . instant；import Java . util . concurrent . forkjoinpool；import Java . util . concurrent . forkjointask；import Java . util . concurrent . recursivetask；import Java . util . stream . longstream；/* * * @ authorwangmang * @ date 2020/9/23 * ForkJoinpool分支/合并框架工作窃取*前言：当我们在计算一个大值加一个大值时，等等。此时计算机在串行计算中消耗大量CPU，效率较低。这时我们可以选择*多线程分支合并，使用多线程进行计算。然后将最后几个线程的结果合并成最终结果* * */publicclass testforkjoinpool线程分支合并{ publicstattcvoitmain(string[]args){//1.8特征获取计算instant start=instant . now()；ForkJoinPoolpool=new forkjoinpool()；ForkJoinTaskLongtask=new forkjoinsumcalculate(0L，5000000000 l)；long sum=pool . invoke(task)；system . out . println(sum)；（=NationalBureauofStandards）国家标准局

p;      Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//166-1996-10590    }    @Test    public void test1(){        Instant start = Instant.now();        long sum = 0L;        for (long i = 0L; i <= 50000000000L; i++) {            sum += i;        }        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//35-3142-15704    }    //java8 新特性    @Test    public void test2(){        Instant start = Instant.now();        Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L)                .parallel()                .reduce(0L, Long::sum);        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//1536-8118    }}// 继承 RecursiveTask<返回类型> 实现compute方法完成分支合并class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {    private static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;    private long start;    private long end;    private static final long THURSHOLD = 10000L;  //临界值    public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    @Override    protected Long compute() {        long length = end – start;        if(length <= THURSHOLD){            long sum = 0L;            for (long i = start; i <= end; i++) {                sum += i;            }            return sum;        }else{            long middle = (start + end) / 2;            ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);            //进行拆分（这里看不到到底在哪个里面计算的值呢？好好想，好看，            // 上面的概念，（拆到不可再拆时，也就是当前length小于等于10000L的时候进行计算）），同时压入线程队列            left.fork();            ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle+1, end);            right.fork(); //进行拆分，同时压入线程队列            return left.join() + right.join();        }    }}

运行代码，完成总结：

1. 在进行小数值计算的时候，效率  java8新特性Stream<for迭代器<ForkJoinPool 分支合并

2. 在进行大数值特别大的计算的时候，效率 ForkJoinPool 分支合并< java8新特性Stream<for迭代器

大数值 ForkJoinPool 分支合并效率最好，Steam还行，for迭代器特别卡，执行半分钟

到此，关于“Java JUC多线程的Fork Join Pool怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！