Java Fork/Join框架：并行计算 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，各位观众老爷们，欢迎来到“老司机带你飞”之Java并行计算专场！今天我们要聊点硬核的，但保证你听完之后，感觉像喝了杯冰镇可乐，通透舒爽！😎

主题：Java Fork/Join框架：并行计算，让你的CPU不再“摸鱼”！

开场白：CPU的“呐喊”

话说啊，咱们的CPU，那可是电脑里最勤劳的打工人。但有时候呢，它也很无奈。为啥？因为很多任务，都是“单线程”模式，它只能一个一个慢慢做。就好比让一个快递小哥，一次只能送一个包裹，这效率能高吗？

你想想，现在的数据量越来越大，复杂的计算越来越多，如果CPU还是这么“单打独斗”，那它不得累吐血？于是乎，并行计算，应运而生！

一、并行计算：让CPU“组团”干活！

啥叫并行计算？简单来说，就是把一个大的任务，拆分成很多小的任务，然后分配给多个CPU核心同时处理。就好比让快递公司招了一堆快递小哥，大家一起送包裹，效率蹭蹭往上涨！🚀

并行计算的好处，那是杠杠的：

速度更快： 多个核心同时干活，完成任务的时间自然缩短。
资源利用率更高： 让CPU的每个核心都充分发挥作用，避免资源浪费。
应对大数据更轻松： 处理海量数据时，并行计算可以显著提升性能。

二、Fork/Join框架：并行计算的“调度员”

OK，知道了并行计算的好处，那问题来了：怎么把一个大的任务拆分成小的任务？怎么把这些小任务分配给不同的CPU核心？怎么把这些小任务的结果合并起来？

别慌！Java的Fork/Join框架，就是来解决这些问题的。你可以把它想象成一个“调度员”，负责把任务拆分、分配、合并。

1. Fork/Join框架的核心组件

Fork/Join框架主要包含以下几个核心组件：

ForkJoinPool： 这是一个线程池，专门用于执行ForkJoinTask任务。它负责管理线程的创建、销毁和调度。你可以把它想象成快递公司的“调度中心”。
ForkJoinTask： 这是一个抽象类，代表一个可以并行执行的任务。你需要继承它，并实现自己的任务逻辑。你可以把它想象成快递小哥要送的“包裹”。
RecursiveAction： ForkJoinTask的子类，用于执行没有返回值的任务。你可以把它想象成“送完包裹就完事”的快递小哥。
RecursiveTask： ForkJoinTask的子类，用于执行有返回值的任务。你可以把它想象成“送完包裹还要收钱”的快递小哥。

用一张表格来总结一下：

组件	描述	角色
`ForkJoinPool`	线程池，负责管理线程的创建、销毁和调度，是并行计算的“发动机”。	调度中心
`ForkJoinTask`	抽象类，代表一个可以并行执行的任务，是并行计算的“基本单元”。	包裹
`RecursiveAction`	`ForkJoinTask`的子类，用于执行没有返回值的任务，相当于“送完包裹就完事”的快递小哥。	送完就走
`RecursiveTask`	`ForkJoinTask`的子类，用于执行有返回值的任务，相当于“送完包裹还要收钱”的快递小哥。	送完还要收款

2. Fork/Join框架的工作原理

Fork/Join框架的工作原理可以用一句话概括：分而治之，合而为一。

Fork（分）： 把一个大的任务拆分成若干个小的子任务。如果子任务仍然很大，可以继续拆分，直到子任务足够小，可以直接执行。
Join（合）： 等待所有的子任务执行完成，然后把它们的结果合并起来，得到最终的结果。

举个栗子：

假设我们要计算一个很大的数组的和。

拆分： 把数组拆分成若干个小的子数组。
Fork： 创建多个RecursiveTask任务，每个任务负责计算一个子数组的和。
Join： 等待所有的RecursiveTask任务执行完成，然后把它们的结果加起来，得到最终的数组和。

3. Fork/Join框架的代码示例

说了这么多理论，不如来点实际的。下面是一个使用Fork/Join框架计算数组和的示例代码：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

class SumArrayTask extends RecursiveTask<Long> {

    private static final int THRESHOLD = 1000; // 阈值，当数组大小小于该值时，直接计算

    private final long[] array;
    private final int start;
    private final int end;

    public SumArrayTask(long[] array, int start, int end) {
        this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        int length = end - start;
        if (length <= THRESHOLD) {
            // 数组大小小于阈值，直接计算
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                sum += array[i];
            }
            return sum;
        } else {
            // 数组大小大于阈值，继续拆分
            int middle = (start + end) / 2;
            SumArrayTask leftTask = new SumArrayTask(array, start, middle);
            SumArrayTask rightTask = new SumArrayTask(array, middle, end);

            // 并行执行两个子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();

            // 等待子任务执行完成，并合并结果
            long leftResult = leftTask.join();
            long rightResult = rightTask.join();

            return leftResult + rightResult;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        long[] array = new long[100000];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = i + 1;
        }

        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumArrayTask task = new SumArrayTask(array, 0, array.length);
        long sum = pool.invoke(task);

        System.out.println("数组和为：" + sum);
    }
}

代码解释：

SumArrayTask类继承了RecursiveTask<Long>，表示这是一个有返回值的任务，返回值为数组的和。
THRESHOLD是一个阈值，当数组大小小于该值时，直接计算，不再拆分。
compute()方法是任务的核心逻辑。如果数组大小小于阈值，则直接计算数组的和；否则，把数组拆分成两个子数组，创建两个SumArrayTask任务，并行执行，并等待子任务执行完成，然后把它们的结果加起来。
main()方法创建了一个ForkJoinPool，并提交了一个SumArrayTask任务，然后等待任务执行完成，并打印结果。

三、Fork/Join框架的优缺点

任何事物都有两面性，Fork/Join框架也不例外。

优点：

简单易用： Fork/Join框架提供了一套简洁的API，可以很方便地实现并行计算。
高效： Fork/Join框架可以充分利用多核CPU的资源，提高计算效率。
自动负载均衡： Fork/Join框架可以自动地把任务分配给不同的CPU核心，实现负载均衡。

缺点：

不适用于所有场景： Fork/Join框架只适用于可以拆分成独立子任务的任务。
开销： 创建和管理ForkJoinTask任务有一定的开销。
调试困难： 并行计算的调试比单线程计算更加困难。

用一张表格来总结一下：

优点	缺点
简单易用	不适用于所有场景，只有可以拆分成独立子任务的任务才适合使用 Fork/Join 框架。
高效	创建和管理 `ForkJoinTask` 任务有一定的开销，如果任务拆分的粒度太小，反而会降低性能。
自动负载均衡	并行计算的调试比单线程计算更加困难，需要使用专门的调试工具和技巧。

四、Fork/Join框架的应用场景

Fork/Join框架可以应用于很多场景，例如：

大数据处理： 例如，对海量数据进行排序、过滤、聚合等操作。
图像处理： 例如，对图像进行缩放、旋转、裁剪等操作。
机器学习： 例如，训练机器学习模型。
游戏开发： 例如，计算游戏中的物理效果。

五、使用Fork/Join框架的注意事项

在使用Fork/Join框架时，需要注意以下几点：

选择合适的阈值： 阈值决定了任务拆分的粒度。如果阈值太小，会导致任务拆分的粒度太小，增加开销；如果阈值太大，会导致任务拆分的粒度太大，无法充分利用多核CPU的资源。
避免共享可变状态： 在并行计算中，要尽量避免多个任务共享可变状态，否则会导致线程安全问题。如果必须共享可变状态，可以使用锁或其他同步机制来保护共享状态。
注意异常处理： 在并行计算中，如果一个任务抛出异常，可能会导致整个计算失败。因此，需要注意异常处理，确保即使有任务抛出异常，也能正确地完成计算。

六、总结：让你的代码“飞”起来！

各位观众老爷们，今天我们一起学习了Java的Fork/Join框架，相信大家对并行计算有了更深入的了解。希望大家能够把Fork/Join框架应用到实际项目中，让你的代码“飞”起来！🚀

记住，CPU不是用来“摸鱼”的，而是用来“干活”的！让它充分发挥作用，为我们创造更大的价值！💪

七、思考题：

Fork/Join框架的ForkJoinPool的默认线程数是多少？如何修改？
除了Fork/Join框架，Java还有哪些其他的并行计算框架？
在实际项目中，你遇到过哪些需要使用并行计算的场景？你是如何解决的？

欢迎大家在评论区留言讨论，一起进步！让我们一起在编程的道路上，越走越远！ 💖

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