当前位置: 首页 > news >正文

Fork/Join框架_任务分解与并行执行

1 概述

Fork/Join框架是Java 7引入的一个用于并行执行任务的框架。它特别适用于可以递归分解为多个子任务的工作,每个子任务可以独立执行,并且结果可以合并以获得最终结果。Fork/Join框架通过工作窃取(work-stealing)算法提高了多核处理器上的任务执行效率。

2 核心组件

Fork/Join框架主要由以下几个核心组件构成:

  • ForkJoinPool:线程池,负责管理和调度任务。
  • RecursiveTask:带有返回结果的任务类。
  • RecursiveAction:不带返回结果的任务类。
  • ForkJoinTask:所有任务的父类,提供了fork()join()等方法。

3 工作窃取算法

工作窃取算法是Fork/Join框架的核心思想之一。在多线程环境中,当某个线程完成自己的任务后,它可以“窃取”其他线程队列中的任务来执行,从而提高CPU利用率和整体性能。具体来说,每个线程都有一个双端队列(deque),新任务会被推入队列尾部,而线程会从队列头部取出任务执行。当一个线程完成其任务后,它可以从其他线程的队列尾部窃取任务。

4 使用步骤

使用Fork/Join框架的基本步骤如下:

  1. 创建任务类:继承自RecursiveTaskRecursiveAction,实现任务的分解逻辑。
  2. 提交任务:使用ForkJoinPool提交任务并获取结果。
  3. 处理结果:对于RecursiveTask,可以通过join()方法获取任务的结果;对于RecursiveAction,任务完成后没有返回值。

5 示例代码

以下是一个详细的示例,展示了如何使用Fork/Join框架计算数组元素的总和。

import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;public class ForkJoinSumCalculator {// 定义任务类static class SumTask extends RecursiveTask<Long> {private static final 
http://www.lryc.cn/news/529050.html

相关文章:

  • 智能家居监控系统数据收集积压优化
  • 详解python的单例模式
  • momask-codes 部署踩坑笔记
  • H3CNE-31-BFD
  • 蓝桥备赛指南(5)
  • 讯飞智作 AI 配音技术浅析(一)
  • MySQL(高级特性篇) 14 章——MySQL事务日志
  • openRv1126 AI算法部署实战之——TensorFlow TFLite Pytorch ONNX等模型转换实战
  • 【Redis】常见面试题
  • 每日 Java 面试题分享【第 17 天】
  • 「全网最细 + 实战源码案例」设计模式——桥接模式
  • JavaScript 进阶(上)
  • 【编译原理实验二】——自动机实验:NFA转DFA并最小化
  • 深入探讨:服务器如何响应前端请求及后端如何查看前端提交的数据
  • 如何利用Docker和.NET Core实现环境一致性、简化依赖管理、快速部署与扩展,同时提高资源利用率、确保安全性和生态系统支持
  • @Inject @Qualifier @Named
  • 创建 priority_queue - 进阶(内置类型)c++
  • 2. Java-MarkDown文件解析-工具类
  • 动态规划DP 最长上升子序列模型 登山(题目分析+C++完整代码)
  • css-设置元素的溢出行为为可见overflow: visible;
  • 家居EDI:Hom Furniture EDI需求分析
  • 1、开始简单使用rag
  • Linux Samba 低版本漏洞(远程控制)复现与剖析
  • 安卓(android)实现注册界面【Android移动开发基础案例教程(第2版)黑马程序员】
  • 【 AI agents】letta:2024年代理堆栈演进(中英文翻译)
  • Java中 instanceof 的用法(详解)
  • 联想拯救者R720笔记本外接显示屏方法,显示屏是2K屏27英寸
  • 【RocketMQ 存储】- 一文总结 RocketMQ 的存储结构-基础
  • S4 HANA明确税金本币和外币之间转换汇率确定(OBC8)
  • Cocos Creator 3.8 2D 游戏开发知识点整理