ForkJoinPool源码深度解析：工作窃取（Work Stealing）算法与并行计算

大家好，今天我们来深入探讨Java并发包中一个非常重要的组件：ForkJoinPool，以及它所依赖的核心算法——工作窃取（Work Stealing）。ForkJoinPool是Java 7引入的一个线程池，专门用于支持并行计算，特别是那些可以分解成更小任务的任务。理解ForkJoinPool的工作原理，对于编写高效的并发程序至关重要。

1. 并行计算的需求与传统线程池的局限性

在多核处理器日益普及的今天，充分利用硬件资源进行并行计算变得越来越重要。传统的线程池（如ThreadPoolExecutor）虽然能够管理线程的生命周期，并减少线程创建和销毁的开销，但它们在处理计算密集型、可分解的任务时存在一些局限性：

任务分配不均： 传统的线程池通常采用集中式的任务队列，容易造成某些线程空闲，而另一些线程忙于处理任务的现象，即负载不均衡。
上下文切换开销： 当任务执行时间较长，且线程数量较少时，线程可能会频繁地进行上下文切换，降低整体性能。
难以适应递归分解的任务： 对于可以递归分解成更小任务的任务（例如：归并排序），传统线程池处理起来比较繁琐，需要手动管理任务的依赖关系。

2. 工作窃取（Work Stealing）算法：解决负载均衡的利器

为了解决上述问题，ForkJoinPool引入了工作窃取（Work Stealing）算法。该算法的核心思想是：每个线程都有自己的工作队列（Deque），当一个线程完成自己队列中的任务后，它会尝试从其他线程的队列尾部“窃取”任务来执行。

工作窃取算法的优势：

负载均衡： 线程从其他线程的队列窃取任务，可以有效地实现负载均衡，避免某些线程空闲，而另一些线程过载的情况。
减少竞争： 每个线程主要操作自己的队列，只有在需要窃取任务时才访问其他线程的队列，从而减少了线程之间的竞争。
适应递归分解的任务： 工作窃取算法天然适合处理可以递归分解的任务，每个子任务都可以放入线程自己的队列中，方便高效地执行。

工作窃取算法的缺点：

增加了开销： 窃取任务的过程会带来一定的开销，例如需要获取锁或者进行原子操作。
可能存在延迟： 当所有线程都有任务时，窃取操作可能会失败，导致一些线程需要等待。

3. ForkJoinPool的核心组件与源码分析

ForkJoinPool由多个核心组件组成，它们协同工作来实现工作窃取算法：

ForkJoinPool： 这是ForkJoinPool的主要类，负责创建和管理线程池，以及提交任务。
ForkJoinWorkerThread： 这是ForkJoinPool中的工作线程，它会执行任务，并尝试从其他线程的队列中窃取任务。
ForkJoinTask： 这是所有提交给ForkJoinPool的任务的基类。它定义了fork()和join()方法，用于分解任务和等待子任务完成。
WorkQueue： 这是每个ForkJoinWorkerThread维护的双端队列，用于存储待执行的任务。

3.1 ForkJoinPool的构造函数：

ForkJoinPool提供了多个构造函数，其中最常用的构造函数如下：

public ForkJoinPool(int parallelism) {
    this(parallelism, defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false);
}

parallelism：指定线程池的并行度，即线程的数量。通常情况下，建议将并行度设置为CPU的核心数。
defaultForkJoinWorkerThreadFactory：默认的线程工厂，用于创建ForkJoinWorkerThread。
uncaughtExceptionHandler：用于处理未捕获的异常。
asyncMode：指定是否使用异步模式。

3.2 ForkJoinTask：任务的抽象

ForkJoinTask是一个抽象类，它定义了fork()和join()方法。

fork()： 用于将任务放入线程池的队列中，并异步执行。实际上是将任务放入当前线程的WorkQueue中。
join()： 用于等待任务完成，并获取任务的结果。如果任务尚未完成，则会阻塞当前线程，直到任务完成。

ForkJoinTask有两个常用的子类：

RecursiveAction： 用于执行没有返回值的任务。
RecursiveTask<V>： 用于执行有返回值的任务。

3.3 WorkQueue：工作队列

WorkQueue是每个ForkJoinWorkerThread维护的双端队列（Deque）。它用于存储待执行的任务。

push(ForkJoinTask<?> task)： 将任务放入队列的头部。
poll()： 从队列的头部取出一个任务。
pollLast()： 从队列的尾部取出一个任务（用于工作窃取）。
peek()： 返回队列头部的任务，但不移除。
isEmpty()： 检查队列是否为空。

3.4 工作窃取的核心逻辑：

当一个ForkJoinWorkerThread完成自己队列中的任务后，它会尝试从其他线程的队列尾部“窃取”任务来执行。

final ForkJoinTask<?> steal(WorkQueue victim) {
    ForkJoinTask<?> t = null;
    for (;;) {
        int h = victim.base;
        int l = victim.top;
        if (h >= l)
            break;
        if (U.compareAndSwapInt(victim, QBASE, h, h + 1)) {
            t = victim.array[h & victim.mask];
            if (t != null) {
                victim.array[h & victim.mask] = null; // clear slot
                victim.base = h + 1;
                break;
            } else {
                victim.base = h + 1;
                // try to recover
            }
        }
    }
    return t;
}

这段代码展示了ForkJoinPool中工作窃取的核心逻辑。它从目标线程的WorkQueue的尾部尝试窃取任务。使用CAS（Compare-and-Swap）操作来保证线程安全。

3.5 ForkJoinWorkerThread：工作线程

ForkJoinWorkerThread是ForkJoinPool中的工作线程，它负责执行任务，并尝试从其他线程的队列中窃取任务。ForkJoinWorkerThread的核心方法是run()方法，它会不断地从自己的队列中取出任务执行，或者从其他线程的队列中窃取任务执行。

protected void onStart() {
}

protected void onTermination(Throwable exception) {
}

public void run() {
    Throwable exception = null;
    try {
        onStart();
        ForkJoinPool p = pool;
        if (p != null) {
            for (ForkJoinTask<?> task = firstTask; task != null || (task = p.nextTask(this)) != null;) {
                if (task.status < 0)
                    break;
                task.exec();
            }
        }
    } catch (Throwable ex) {
        exception = ex;
    } finally {
        try {
            onTermination(exception);
        } catch (Throwable ex) {
            if (exception == null)
                exception = ex;
        } finally {
            pool.deregisterWorker(this, exception);
        }
    }
}

nextTask(this)负责从当前线程的WorkQueue或者其他线程的WorkQueue获取任务。

4. 一个简单的例子：使用ForkJoinPool计算斐波那契数列

下面是一个使用ForkJoinPool计算斐波那契数列的例子：

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

class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
    final int n;
    Fibonacci(int n) { this.n = n; }
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1)
            return n;
        Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
        f1.fork();
        Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
        return f2.compute() + f1.join();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        Fibonacci task = new Fibonacci(40);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Integer result = pool.invoke(task);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Fibonacci(" + 40 + ") = " + result);
        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }
}

在这个例子中，我们将计算斐波那契数列的任务分解成更小的子任务，并使用fork()方法将子任务放入线程池的队列中。join()方法用于等待子任务完成，并获取子任务的结果。

5. ForkJoinPool的源码分析：提交任务与任务执行

当我们向ForkJoinPool提交一个任务时，会发生什么？

任务提交： 使用ForkJoinPool.invoke(ForkJoinTask<V> task)或者ForkJoinPool.submit(ForkJoinTask<V> task)提交任务。
任务放入队列： 提交的任务会被放入提交线程对应的WorkQueue中。如果没有对应线程，则放入公共队列（common queue）。
线程执行任务： ForkJoinWorkerThread会不断地从自己的WorkQueue中取出任务执行，或者从其他线程的WorkQueue中窃取任务执行。

5.1 任务提交的源码分析：

public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task) {
    if (task == null)
        throw new NullPointerException();
    externalPush(task);
    return task;
}

private void externalPush(ForkJoinTask<?> task) {
    int r = ThreadLocalRandom.getProbe();
    return; //TODO
}

externalPush方法将任务推入工作队列中，这里简化了实现，实际实现涉及到随机数生成和工作队列的选取。

5.2 任务执行的源码分析：

任务执行的核心逻辑在ForkJoinWorkerThread.run()方法中。

public void run() {
    Throwable exception = null;
    try {
        onStart();
        ForkJoinPool p = pool;
        if (p != null) {
            for (ForkJoinTask<?> task = firstTask; task != null || (task = p.nextTask(this)) != null;) {
                if (task.status < 0)
                    break;
                task.exec();
            }
        }
    } catch (Throwable ex) {
        exception = ex;
    } finally {
        try {
            onTermination(exception);
        } catch (Throwable ex) {
            if (exception == null)
                exception = ex;
        } finally {
            pool.deregisterWorker(this, exception);
        }
    }
}

p.nextTask(this)方法负责从当前线程的WorkQueue或者其他线程的WorkQueue获取任务。task.exec()方法执行任务。

6. ForkJoinPool的适用场景与注意事项

ForkJoinPool适用于以下场景：

计算密集型任务： ForkJoinPool能够充分利用多核处理器的资源，加速计算密集型任务的执行。
可分解的任务： ForkJoinPool特别适合处理可以递归分解成更小任务的任务，例如：归并排序、快速排序等。
需要并行执行的任务： ForkJoinPool可以并行执行多个任务，提高整体性能。

使用ForkJoinPool的注意事项：

避免阻塞操作： 在ForkJoinTask中避免进行阻塞操作，否则会影响线程池的性能。
合理设置并行度： 并行度应该设置为CPU的核心数，或者略大于CPU的核心数。
注意任务的粒度： 任务的粒度应该适中，太小会导致线程切换的开销增加，太大则无法充分利用多核处理器的资源。
避免共享可变状态： 尽量避免在不同的ForkJoinTask之间共享可变状态，否则需要进行同步处理，增加程序的复杂性。

7. ForkJoinPool的配置参数

ForkJoinPool提供了一些配置参数，可以根据实际情况进行调整：

参数	描述	默认值
`parallelism`	指定线程池的并行度，即线程的数量。	CPU核心数
`ForkJoinWorkerThreadFactory`	用于创建`ForkJoinWorkerThread`的工厂类。	`defaultForkJoinWorkerThreadFactory`
`UncaughtExceptionHandler`	用于处理未捕获的异常。	`null`
`asyncMode`	指定是否使用异步模式。如果设置为`true`，则任务会以异步的方式执行。	`false`

8. 使用得当，才能发挥最大效率

ForkJoinPool是一个强大的工具，可以帮助我们编写高效的并发程序。理解其工作原理，特别是工作窃取算法，对于充分利用多核处理器的资源至关重要。在使用ForkJoinPool时，需要注意任务的分解、并行度的设置、以及避免阻塞操作等问题。只有正确地使用ForkJoinPool，才能发挥其最大的优势。

9. 工作窃取算法与ForkJoinPool的价值

工作窃取算法通过动态地调整线程的任务分配，有效地实现了负载均衡，减少了线程间的竞争，并适应了递归分解的任务。ForkJoinPool作为工作窃取算法的实现，为Java开发者提供了一个便捷、高效的并行计算框架。