非主流并发工具之 ForkJoinPool

 

ForkJoinPool 是 Java SE 7 新功能“分叉/结合框架”的核心类，现在可能乏人问津，但我觉得它迟早会成为主流。分叉/结合框架是一个比较特殊的线程池框架，专用于需要将一个任务不断分解成子任务（分叉），再不断进行汇总得到最终结果（结合）的计算过程。比起传统的线程池类ThreadPoolExecutor，ForkJoinPool 实现了工作窃取算法，使得空闲线程能够主动分担从别的线程分解出来的子任务，从而让所有的线程都尽可能处于饱满的工作状态，提高执行效率。

ForkJoinPool 提供了三类方法来调度子任务：

execute 系列

异步执行指定的任务。

invoke 和 invokeAll

执行指定的任务，等待完成，返回结果。

submit 系列

异步执行指定的任务并立即返回一个 Future 对象。

子任务由 ForkJoinTask 的实例来代表。它是一个抽象类，JDK 为我们提供了两个实现：RecursiveTask 和 RecursiveAction，分别用于需要和不需要返回计算结果的子任务。ForkJoinTask 提供了三个静态的 invokeAll 方法来调度子任务，注意只能在 ForkJoinPool 执行计算的过程中调用它们。

ForkJoinPool 和 ForkJoinTask 还提供了很多让人眼花缭乱的公共方法，其实它们大多数都是其内部实现去调用的，对于应用开发人员来说意义不大。

下面以统计 D 盘文件个数为例。这实际上是对一个文件树的遍历，我们需要递归地统计每个目录下的文件数量，最后汇总，非常适合用分叉/结合框架来处理：

 

 

// 处理单个目录的任务
public class CountingTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private Path dir;
 
    public CountingTask(Path dir) {
        this.dir = dir;
    }
 
    @Override
    protected Integer compute() {
        int count = 0;
        List<CountingTask> subTasks = new ArrayList<>();
 
        // 读取目录 dir 的子路径。
        try (DirectoryStream<Path> ds = Files.newDirectoryStream(dir)) {
            for (Path subPath : ds) {
                if (Files.isDirectory(subPath, LinkOption.NOFOLLOW_LINKS)) {
                    // 对每个子目录都新建一个子任务。
                    subTasks.add(new CountingTask(subPath));
                } else {
                    // 遇到文件，则计数器增加 1。
                    count++;
                }
            }
 
            if (!subTasks.isEmpty()) {
                // 在当前的 ForkJoinPool 上调度所有的子任务。
                for (CountingTask subTask : invokeAll(subTasks)) {
                    count += subTask.join();
                }
            }
        } catch (IOException ex) {
            return 0;
        }
        return count;
    }
}
 
// 用一个 ForkJoinPool 实例调度“总任务”，然后敬请期待结果……
Integer count = new ForkJoinPool().invoke(new CountingTask(Paths.get("D:/")));

 

 

 

在我的笔记本上，经多次运行这段代码，耗费的时间稳定在 600 豪秒左右。普通线程池（Executors.newCachedThreadPool()）耗时 1100 毫秒左右，足见工作窃取的优势。

结束本文前，我们来围观一个最神奇的结果：单线程算法（使用 Files.walkFileTree(...)）比这两个都快，平均耗时 550 毫秒！这警告我们并非引入多线程就能优化性能，并须要先经过多次测试才能下结论。

 

 

转自：http://www.blogjava.net/shinzey/  

 

 

 

 

实际测试

 

package com.forkjoin.countdir;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

import com.util.DateTime;

public class CountTaskRecursive extends RecursiveTask {

	int sum =0;
	File file ;
	
	public CountTaskRecursive(File file) {
		this.file = file;
	}
	
	@Override
	protected Integer compute() {
		Integer csum =0;
		List<CountTaskRecursive> tasklist = new ArrayList<CountTaskRecursive>() ;
		if(file.isDirectory())
		{
			for(File f:file.listFiles())
			{
				CountTaskRecursive t = new CountTaskRecursive(f);
				tasklist.add(t);
			}
		}
		else
			csum ++;
		if(!tasklist.isEmpty())
		{
			for(CountTaskRecursive t :invokeAll(tasklist))
				csum += (Integer)t.join();
		}
		return csum;
	}

	public static void main(String[] args) {
		DateTime dt = new DateTime() ;
		System.out.println("系统日期："+dt.getDate()) ;
		System.out.println("中文日期："+dt.getDateComplete()) ;
		System.out.println("时间戳："+dt.getTimeStamp()) ;
		CountTaskRecursive task = new CountTaskRecursive(new File("F:\\私人资料"));
		Integer sum = (Integer)new ForkJoinPool().invoke(task);
		System.out.println(sum);
		dt = new DateTime() ;
		System.out.println("系统日期："+dt.getDate()) ;
		System.out.println("中文日期："+dt.getDateComplete()) ;
		System.out.println("时间戳："+dt.getTimeStamp()) ;
	}
}

 

package com.forkjoin.countdir;
import java.io.File;
import java.security.Timestamp;
import java.util.Calendar;

import com.util.DateTime;



public class CountTaskSingle {
	static int sum = 0;
	
	public void countDir(File file)
	{
		if(file.isDirectory())
		{
			for(File f:file.listFiles())
				countDir(f);
		}
		else
			sum++;
		
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		CountTaskSingle ins = new CountTaskSingle();
		DateTime dt = new DateTime() ;
		System.out.println("系统日期："+dt.getDate()) ;
		System.out.println("中文日期："+dt.getDateComplete()) ;
		System.out.println("时间戳："+dt.getTimeStamp()) ;
		ins.countDir(new File("F:\\私人资料"));
		System.out.println(sum);
		dt = new DateTime() ;
		System.out.println("系统日期："+dt.getDate()) ;
		System.out.println("中文日期："+dt.getDateComplete()) ;
		System.out.println("时间戳："+dt.getTimeStamp()) ;
	}
}

 

 

package com.util;

import java.util.*; // 导入需要的工具包
public class DateTime { // 以后直接通过此类就可以取得日期时间
	private Calendar calendar = null; // 声明一个Calendar对象，取得时间
	public DateTime() { // 构造方法中直接实例化对象
		this.calendar = new GregorianCalendar();
	}
	public String getDate() { // 得到的是一个日期：格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
		// 考虑到程序要频繁修改字符串，所以使用StringBuffer提升性能
		StringBuffer buf = new StringBuffer();
		buf.append(calendar.get(Calendar.YEAR)).append("-"); // 增加年
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MONTH) + 1, 2)).append("-"); // 增加月
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 2)).append(" "); // 取得日
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY), 2)).append(":"); // 取得时
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MINUTE), 2)).append(":");
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.SECOND), 2)).append(".");
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MILLISECOND), 3));
		return buf.toString();
	}
	public String getDateComplete() { // 得到的是一个日期：格式为：yyyy年MM月dd日 HH时mm分ss秒SSS毫秒
		// 考虑到程序要频繁修改字符串，所以使用StringBuffer提升性能
		StringBuffer buf = new StringBuffer();
		buf.append(calendar.get(Calendar.YEAR)).append("年"); // 增加年
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MONTH) + 1, 2)).append("月"); // 增加月
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 2)).append("日"); // 取得日
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY), 2)).append("时"); // 取得时
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MINUTE), 2)).append("分"); // 取得分
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.SECOND), 2)).append("秒"); // 取得秒
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MILLISECOND), 3)).append("毫秒"); // 取得毫秒
		return buf.toString();
	}
	public String getTimeStamp() { // 得到的是一个时间戳
		// 考虑到程序要频繁修改字符串，所以使用StringBuffer提升性能
		StringBuffer buf = new StringBuffer();
		buf.append(calendar.get(Calendar.YEAR)); // 增加年
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MONTH) + 1, 2)); // 增加月
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 2)); // 取得日
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY), 2)); // 取得时
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MINUTE), 2)); // 取得分
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.SECOND), 2)); // 取得秒
		buf.append(this.addZero(calendar.get(Calendar.MILLISECOND), 3)); // 取得毫秒
		return buf.toString();
	}
	// 考虑到日期中存在前导0，所以在此处加上补零的方法
	private String addZero(int num, int len) {
		StringBuffer s = new StringBuffer();
		s.append(num);
		while (s.length() < len) { // 如果长度不足，则继续补0
			s.insert(0, "0"); // 在第一个位置处补0
		}
		return s.toString();
	}
};

 

 

执行结果：

单线程执行结果

 

系统日期：2012-05-09 23:59:07.468

中文日期：2012年05月09日23时59分07秒468毫秒

时间戳：20120509235907468

389578

系统日期：2012-05-09 23:59:56.421

中文日期：2012年05月09日23时59分56秒421毫秒

时间戳：20120509235956421

 

多线程执行结果

 

系统日期：2012-05-10 00:01:57.500

中文日期：2012年05月10日00时01分57秒500毫秒

时间戳：20120510000157500

389578

系统日期：2012-05-10 00:09:00.281

中文日期：2012年05月10日00时09分00秒281毫秒

时间戳：20120510000900281

 

 

 

评论

1 楼 宋建勇 2016-09-09  

示例不错，讲解也实在！受益了。