1.Java并发编程：Fork/Join框架解释
2.高并发还不懂ForkJoin？看这篇就够了
3.java的源码fork/join任务,你写对了吗?
4.java中Fork-Join框架原理及应用
5.Java：Java中的Fork/Join框架的并行编程基础
6.fork/join 全面剖析，你可以不用，源码但是源码不能不懂！

Java并发编程：Fork/Join框架解释

       分治算法是源码一种策略，将复杂问题分解为较小、源码相似的源码phphtml源码子问题，递归解决后合并解。源码步骤包括分解、源码解决子问题与合并。源码

       Fork/Join框架在Java中实现分治思想，源码用以高效执行并行任务。源码传统线程池存在效率瓶颈，源码Fork/Join框架提供了解决方案。源码

       ForkJoin框架的源码核心是ForkJoinTask抽象类，它用于定义任务。源码此框架主要特点包括任务的分解、并行执行与结果合并。

       以查找最大数组值为例，该过程可直观展示Fork/Join框架的运用。

       方法流程如下：首先使用fork方法将任务分解，然后调用join方法等待结果，invoke方法则代表fork与join的结合，即先分解后等待结果。

       具体步骤：invoke方法等同于fork后调用join，join负责检查任务是否完成，若有结果立即返回，否则阻塞至任务完成。若不先执行fork直接join，量化跟庄质源码则任务将无限阻塞。

高并发还不懂ForkJoin？看这篇就够了

       在JDK1.7引入的Fork/Join线程池，采用分而治之思想，将复杂任务分解成多个小任务并行执行，最后汇总结果。分治法在计算机领域常用，适用于二分查找、阶乘计算、归并排序等算法。ForkJoin框架中，ForkJoinPool作为线程池，用于执行ForkJoinTask。ForkJoinTask作为任务抽象类，通过fork()方法异步执行任务，join()方法等待结果。ForkJoinPool创建时，可指定线程数量。ForkJoinTask通过继承特定父类自定义。ForkJoinWorkerThread执行ForkJoinTask。与ThreadPoolExecutor相比，ForkJoinPool使用工作窃取算法减少线程竞争，通过队列管理任务分配，优化资源使用。ForkJoinPool优点在于充分利用线程资源，减少竞争，但存在分配队列空间和单任务线程竞争的缺点。通过ForkJoin框架，社群团长源码实现高效并行处理。

java的fork/join任务,你写对了吗?

       从 JDK 1.7 开始，Java引入了一种新的 Fork/Join 线程池框架，旨在将大任务拆分为多个小任务并行执行，最后汇总结果。比如计算一个大数组的和，传统的单线程循环执行效率较低。通过将数组拆分为四部分并行计算，最后汇总结果，执行效率明显提升。更进一步，如果部分仍过大，继续拆分至满足最小颗粒度后进行计算，这种反复裂变形成一系列小任务，便是 Fork/Join 的工作原理。

       Fork/Join 采用分而治之的思想，将复杂任务分解为多个简单小任务，各小任务执行结果汇总后得到最终结果。这一思想在大数据领域广泛应用。接下来，让我们具体了解 Fork/Join 的用法。

       以计算 个数字组成的数组并行求和为例，使用 Fork/Join 框架进行操作。结果表明，使用 Fork/Join 方式汇总计算与传统的循环方式结果一致。为了提高效率，最小任务数组最大容量设置为，分享卡片源码Fork/Join 对数组进行三次拆分，执行过程清晰。

       数组量越大时，采用 Fork/Join 方式计算，程序执行效率优势明显。Fork/Join 框架的核心类包括 ForkJoinPool 和 ForkJoinTask，它们协同工作，分解大任务并汇总结果。值得注意的是，ForkJoinPool 线程池与 ThreadPoolExecutor 线程池在实现原理上有显著区别，ForkJoinPool 允许线程创建新任务并挂起当前任务，从任务队列中选择子任务执行，以充分利用并行计算。

       ForkJoinPool 是负责任务执行的线程池，构造方法提供了默认无参和使用 Executors 工具类创建两种方式。ForkJoinPool 实现了 Executor 和 ExecutorService 接口，支持通过多种方法提交任务。尽管 ForkJoinPool 和 ThreadPoolExecutor 在实现上不同，但二者均能有效提升线程并发执行性能。

       ForkJoinTask 是负责任务分解和合并计算的抽象类，它实现了 Future 接口，可以直接提交到线程池。ForkJoinTask 包含 fork() 和 join() 方法，分别表示任务的分拆与合并。使用 ForkJoinTask 的三个常用子类，如 RecursiveTask，通常用于有返回值的点胶机源码 胡工任务计算。

       综上，ForkJoinPool 提供了一种补充线程池，通过存放任务队列和并行计算，进一步提升性能。ForkJoinTask 与 ForkJoinPool 搭配使用，将大计算任务拆分成互不干扰的小任务提交给线程池计算，最后汇总结果，实现与单线程执行相同的结果。当任务量越大，Fork/Join 框架的执行效率优势越明显。然而，并非所有任务都适合使用 Fork/Join 框架，例如 IO 密集型任务。

java中Fork-Join框架原理及应用

       在处理大数据量任务时，使用Java中的Fork-Join框架能大幅提升效率。

       一、使用场景

       当面对大规模任务，如对大量元素数组进行排序或者需要大量资源同步执行的复杂操作，Fork-Join框架能够将任务拆分成较小部分，并行处理，最后整合结果。以数组排序为例，任务被分解为多个较小的排序任务，这些任务由多个线程并行执行，大幅提高了处理效率。

       二、基本思想

       Fork-Join框架基于分治算法原理。它将大规模任务递归分解为更小的子任务，子任务之间并行执行，最后将结果合并，实现快速有效解决大型任务。

       三、工作逻辑

       每个工作线程内部维护双端队列存储任务。任务通过fork产生并加入队尾，线程在处理本队列同时尝试窃取其他线程任务。此过程确保任务被动态分配给工作线程，且通过并发执行提高效率。

       ForkJoin包含三个关键方法：fork（启动新线程执行任务），join（等待子任务完成），compute（拆解和执行任务）。通过这三种操作，ForkJoin框架实现高效并行任务执行。

       代码实现上通常包括QTask.java模板，展示了任务执行逻辑。

       四、是否使用fork vs invokeAll

       Fork-Join框架相较于仅使用fork操作，引入invokeAll方法更方便同步子任务，简化了任务执行流程。

       五、ForkJoin与线程池区别

       相较于通用线程池模型，Fork-Join框架设计更为高效和灵活。它自动管理和分配任务，无需手动初始化和关闭线程池，减轻了编码复杂度。同时，Fork-Join框架动态任务分配能力使其实现了更为智能的任务并行。

       综上所述，Fork-Join框架提供了简单且高效的并行任务执行方法，尤其适用于大规模数据处理和复杂同步操作场景，其动态任务分配机制与线程池相比，提升了代码简洁性和执行效率。

Java：Java中的Fork/Join框架的并行编程基础

       并行编程，是多核 CPU 技术出现后，充分利用处理资源的重要方式。它允许程序中的多个进程并发执行，从而极大提升性能与效率。Java 并发 API 中的 Fork/Join 框架，就是实现并行化算法的强大工具。本文将探索使用 Java 中的 Fork/Join 框架进行并行编程的概念。

       并行编程的核心在于，使用多个处理器完成任务，这与多线程有相似之处。然而，它们在实质上大不相同。多线程提供了一种错觉上的并行处理，实际上是通过时间共享机制在竞争线程间分配 CPU 时间。而并行编程则意味着程序员可以并行使用多个专用 CPU，这需要优化以匹配内存速度、处理能力以及其他硬件附件，适用于多核 CPU 环境。

       在并行编程中，任务是独立的，执行顺序无关紧要。它们可以是功能并行（每个处理器处理其部分问题）或数据并行（处理器处理其部分数据）。适合大型问题库，或问题规模太大以至于无法在合理时间内解决。这种编程方式在多处理器系统中能够快速获得结果。

       Fork/Join 框架是 Java 并发 API 的一部分，包含支持并行编程的类和接口。它简化了多线程创建与使用过程，并自动化了进程间的数据分配。与多线程相比，Fork/Join 框架针对多个处理器环境优化，采用递归分治策略实现并行处理。

       该框架包含四个核心类：ForkJoinTask、ForkJoinPool、RecursiveAction 和 RecursiveTask。ForkJoinTask 是抽象任务类，用于定义并行任务，ForkJoinPool 是任务执行的公共池，RecursiveAction 和 RecursiveTask 分别用于创建不返回结果或具有结果的任务。

       Fork/Join 框架采用递归分治策略，将任务拆分至更小部分，直至每个单元问题可由多核处理器并行执行。这种方式与非并行环境下的顺序处理形成鲜明对比，显著提升效率。然而，并非所有问题都适合并行处理，但许多数据数组、集合和分组问题通常与并行编程策略兼容。

       综上所述，Fork/Join 框架在 Java 中提供了实现并行编程的强大支持。正确使用并行编程技术，可以有效提升程序性能，但在实际应用中需要考虑负载平衡、任务通信等复杂因素。正确选择并行编程策略与 API，可以实现最佳性能。

fork/join 全面剖析，你可以不用，但是不能不懂！

       fork/join框架在Java并发包中扮演着重要角色，尤其在Java 8的并行流中。本文将深入剖析其设计思路、核心角色和实现机制。

       首先，fork/join的工作原理是将大任务分解成小任务，并利用多核处理。其特殊之处在于运用了work-stealing算法，通过双端队列分配任务，即使线程处理完一个任务，也能从其他未完成的任务中“窃取”以提高效率。

       核心角色包括ForkJoinPool，作为任务的管理者和线程容器，负责任务的提交和workerThread的管理。ForkJoinWorkerThread则是实际执行任务的“工人”，处理队列中的任务，并通过work-stealing机制优化资源利用。WorkQueue是存放任务的双端队列，ForkJoinTask则定义了任务类型，分为有返回值和无返回值两种。

       在初始化阶段，ForkJoinPool通过ForkJoinWorkerThreadFactory创建线程，任务的提交逻辑分为首次提交和任务切分后提交。首次提交会确保队列的创建和加锁，任务切分则在workerThread中进行。任务的消费则由workerThread或非workerThread线程根据任务状态进行处理。

       至于任务的窃取，工作线程在run()方法中通过scan(WorkQueue, int r)函数实现，不断尝试从队列中“窃取”任务，直到找到或者遍历完所有队列。

       尽管文章只是概述，深入研究fork/join的源码是理解其内在机制的关键，这将有助于在实际开发中更有效地利用并发框架。

ForkjoinPool -1

        ForkJoin是用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。

        下面是一个是一个简单的Join/Fork计算过程，将1—数字相加

        通常这样个模型，你们会想到什么？

        Release Framework ？ 常见的处理模型是什么？ task pool - worker pool的模型。 但是Forkjoinpool 采取了完全不同的模型。

        ForkJoinPool一种ExecutorService的实现，运行ForkJoinTask任务。ForkJoinPool区别于其它ExecutorService，主要是因为它采用了一种工作窃取(work-stealing)的机制。所有被ForkJoinPool管理的线程尝试窃取提交到池子里的任务来执行，执行中又可产生子任务提交到池子中。

        ForkJoinPool维护了一个WorkQueue的数组(数组长度是2的整数次方，自动增长)。每个workQueue都有任务队列(ForkJoinTask的数组)，并且用base、top指向任务队列队尾和队头。work-stealing机制就是工作线程挨个扫描任务队列，如果队列不为空则取队尾的任务并执行。示意图如下

        流程图：

        pool属性

        workQueues是pool的属性，它是WorkQueue类型的数组。externalPush和externalSubmit所创建的workQueue没有owner(即不是worker)，且会被放到workQueues的偶数位置；而createWorker创建的workQueue（即worker）有owner，且会被放到workQueues的奇数位置。

        WorkQueue的几个重要成员变量说明如下：

        这是WorkQueue的config，高位跟pool的config值保持一致，而低位则是workQueue在workQueues数组的位置。

        从workQueues属性的介绍中，我们知道，不是所有workQueue都有worker，没有worker的workQueue称为公共队列（shared queue），config的第位就是用来判断是否是公共队列的。在externalSubmit创建工作队列时，有：

        q.config = k | SHARED_QUEUE;

        其中q是新创建的workQueue，k就是q在workQueues数组中的位置，SHARED_QUEUE=1<<，注意这里config没有保留mode的信息。

        而在registerWorker中，则是这样给workQueue的config赋值的：

        w.config = i | mode;

        w是新创建的workQueue，i是其在workQueues数组中的位置，没有设置SHARED_QUEUE标记位

        scanState是workQueue的属性，是int类型的。scanState的低位可以用来定位当前worker处于workQueues数组的哪个位置。每个worker在被创建时会在其构造函数中调用pool的registerWorker，而registerWorker会给scanState赋一个初始值，这个值是奇数，因为worker是由createWorker创建，并会被放到WorkQueues的奇数位置，而createWorker创建worker时会调用registerWorker。

        简言之，worker的scanState初始值是奇数，非worker的scanstate初始值=INACTIVE=1<<，小于0（非worker的workQueue在externalSubmit中创建）。

        当每次调用signalWork（或tryRelease）唤醒worker时，worker的高位就会加1

        另外，scanState<0表示worker未激活，当worker调用runtask执行任务时，scanState会被置为偶数，即设置scanState的最右边一位为0。

        worker休眠时，是这样存储的

        worker的唤醒类似这样：

        在worker休眠的4行伪码中，让ctl的低位的值变为worker.scanState，这样下次就可以通过scanState唤醒该worker。唤醒该worker时，把该worker的preStack设置为ctl低位的值，这样下下次唤醒的worker就是scanState等于该preStack的worker。

        这里通过preStack保存下一个worker，这个worker比当前worker更早地在等待，所以形成一个后进先出的栈。

        runState是int类型的值，控制整个pool的运行状态和生命周期，有下面几个值（可以好几个值同时存在）：

        如果runState值为0，表示pool尚未初始化。

        RSLOCK表示锁定pool，当添加worker和pool终止时，就要使用RSLOCK锁定整个pool。如果由于runState被锁定，导致其他操作等待runState解锁（通常用wait进行等待），当runState设置了RSIGNAL，表示runState解锁，并通知（notifyAll）等待的操作。

        剩下4个值都跟runState生命周期有关，都可以顾名思义：

        当需要停止时，设置runState的STOP值，表示准备关闭，这样其他操作看到这个标记位，就不会继续操作，比如tryAddWorker看到STOP就不会再创建worker：

        而tryTerminate对这些生命周期状态的处理则是这样的：

        当前top和base的初始值为 INITIAL_QUEUE_CAPACITY >>>1= (1 << )>>>1 = /2。然后push一个task之后，top+=1，也就是说，top对应的位置是没有task的，最近push进来的task在top-1的位置。而base的位置则能对应到task，base对应最先放进队列的task，top-1对应最后放进队列的task。

        qlock值含义：1: locked, < 0: terminate; else 0

        即当qlock值位0时，可以正常操作，值=1时，表示锁定

        int SQMASK=0xe，则任何整数跟SQMASK位与后，得到的数就是偶数。

        证明：

        注意这里化为二进制是 ，尤其注意最右边第一位是0，任何数跟最右边第一位是0的数位与后，得到的数就是偶数，因为位与之后，第一位就是0，比如s=A&SQMASK，A可以是任意整数，然后把s按二进制进行多项式展开，则有s=2 n1+2 n2 ……+2^nn，这里n≥1，所以s可以被2整除，即s是偶数。

        所以一个数是奇数还是偶数，看其最右边第一位即可。

        我们知道workQueue有externalPush创建的和createWorker创建的worker，两种方式创建的workQueue，其放置到workQueues的位置是不同的，前者放到workQueue的偶数位置，而后者则放到奇数位置。不同workQueue找到自己在workQueues的位置的算法有点不同。

        下面看一下forkjoin框架获取workQueues中的偶数位置的workQueue的算法：

        这样就能获取workQueues的偶数位置的workQueue。m保证m & r & SQMASK这整个运算结果不会超出workQueues的下标，SQMASK保证取到的是偶数位置的workQueue。这里有一个有趣的现象，假设0到workQueues.length-1之间有n个偶数，m & r & SQMASK每次都能取到其中一个偶数，而且连续n次取到的偶数不会出现重复值，散列性非常好。而且是循环的，即1到n次取n个不同偶数，n+1到2n也是取n次不同偶数，此时n个偶数每个都被重新取一次。下面分析下r值有什么秘密，为何能保证这样的散列性

        ThreadLocalRandom内有一常量PROBE_INCREMENT = 0x9eb9，以及一个静态的probeGenerator =new AtomicInteger() ，然后每个线程的probe= probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT)所以第一个线程的probe值是0x9eb9，第二个线程的值就是0x9eb9+0x9eb9，第三个线程的值就是0x9eb9+0x9eb9+0x9eb9以此类推，整个值是线性的，可以用y=kx表示，其中k=0x9eb9，x表示第几个线程。这样每个线程的probe可以保证不一样，而且具有很好的离散性。

        实际上，可以不用0x9eb9这个值，用任意一个奇数都是可以的，比如1。如果用1的话，probe+=1，这样每个线程的probe就都是不同的，而且具有很好的离散性。也就是说，假设有限制条件probe<n，超过n则产生溢出。则probe自加n次后才会开始出现重复值，n次前probe每次自加的值都不同。实际上用任意一个奇数，都可以保证probe自加n次后才会开始出现重复值，有兴趣可看本文最后附录部分。由于奇数的离散性，所以只要线程数小于m或者SQMASK两者中的最小值，则每个线程都能唯一地占据一个ws中的一个位置

        当一个操作是在非ForkjoinThread的线程中进行的，则称该操作为外部操作。比如我们前面执行pool.invoke，invoke内又执行externalPush。由于invoke是在非ForkjoinThread线程中进行的（这里是在main线程中进行），所以是一个外部操作，调用的是externalPush。之后task的执行是通过ForkJoinThread来执行的，所以task中的fork就是内部操作，调用的是push，把任务提交到工作队列。其实fork的实现是类似下面这样的：

        即fork会根据执行自身的线程是否是ForkJoinThread的实例来判断是处于外部还是内部。那为何要区分内外部？

        任何线程都可以使用ForkJoin框架，但是对于非ForkJoinThread的线程，它到底是怎样的，ForkJoin无法控制，也无法对其优化。因此区分出内外部，这样方便ForkJoin框架对任务的执行进行控制和优化

        forkJoinPool.invoke(task)是把任务放入工作队列，并等待任务执行。源码如下

        这里externalPush负责任务提交，externalPush源码如下：