和阿里P8大佬面试互怼了半小时的Fork/Join原理!

发布于 2022-6-1 16:56
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只听到P8大佬不急不慢问道:谈谈对JDK并发工具的认识?

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我开始仔细梳理多年的并发八股文经验,道:
线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService这些并发工具都是帮助SE站在任务角度解决并发问题,而非纠结于线程之间协作的细节,比如线程之间如何实现等待、通知。

  • 简单并行任务
    线程池+Future 组合拳
  • 任务间有聚合关系
    AND、OR聚合,CompletableFuture 一招鲜
  • 批量的并行任务
    CompletionService 一把梭
    并发编程可分为三个层面问题:分工、协作、互斥。

当关注于任务时,你会发现你的视角已跃出并发编程细节,而使用现实世界思维模式,类比现实世界的分工,其实线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService都可列为分工问题。

  • 简单并行任务、聚合任务和批量并行任务的现实的工作流程图
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这三种任务模型,基本覆盖日常工作中的并发场景,但其实还有一种“分治”任务模型。


分治,分而治之,一种解决复杂问题的思维方法和模式。把一个复杂问题分解成多个相似的子问题,然后再把子问题分解成更小的子问题,直到子问题简单到可以直接求解。理论上解决每一个问题都对应着一个任务,所以对于问题的分治,实际上就是对于任务的分治。
                                             

P8 大佬直接开问,那你说说什么是分治任务模型?
分治任务模型可分为两个阶段:

  • 任务分解
    将任务迭代地分解为子任务,直至子任务可计算出结果。将地区具体事务分属各个地方行政官。
  • 结果合并

逐层合并子任务的执行结果,直至获得最终结果。各地方行政官最终将治理成果汇报上级。

 

就像官僚制度一样:
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那你平时开发是如何使用Fork/Join的?
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我,我平时还真没通过啊,就背过。还好这道题,我面试前也准备了…

Fork/Join是一个并行计算框架,以支持分治任务模型

  • Fork对应分治任务模型里的任务分解
  • Join对应结果合并
    Fork/Join计算框架主要包含两部分:
  • 分治任务的线程池ForkJoinPool
  • 分治任务ForkJoinTask
    这俩的关系类似于 ThreadPoolExecutor 和 Runnable,都是提交任务到线程池,只不过分治任务有自己独特的任务类型ForkJoinTask。

ForkJoinTask
JDK7 提供,一个抽象类,核心方法如下:

  • fork()
    异步执行一个子任务
  • join()
    阻塞当前线程来等待子任务的执行结果
    ForkJoinTask有两个子类——RecursiveAction和RecursiveTask,显然都是用递归处理分治任务。这两个子类都定义了抽象方法compute():
  • RecursiveAction#compute()无返回值
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  • RecursiveTask#compute()有返回值
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注意到这俩类都是抽象类,使用要定义子类实现。
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和阿里P8大佬面试互怼了半小时的Fork/Join原理!-开源基础软件社区只见 P8 开始冷笑,看来要问源码级别原理了!

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那你说下Fork/Join的工作原理
还好我知道阿里面试套路,凡是 java 工具,必问深入的源码。

因为Fork/Join的核心就是ForkJoinPool,让我来深入讲解ForkJoinPool原理。

ThreadPoolExecutor本质是个生产者-消费者实现,内部有一个任务队列,作为生产者和消费者的通信媒介。ThreadPoolExecutor可以有多个工作线程,这些工作线程都共享一个任务队列。

ForkJoinPool本质上也是一个生产者-消费者的实现,但更智能

  • ForkJoinPool工作原理图
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    ThreadPoolExecutor内部只有一个任务队列,而ForkJoinPool内部有多个任务队列,当调用ForkJoinPool#invoke()或submit()提交任务时,ForkJoinPool把任务通过路由规则提交到一个任务队列,如果任务在执行过程中会创建出子任务,那么子任务会提交到工作线程对应的任务队列。

如果工作线程对应的任务队列空,是不是就没活儿干了?
No!ForkJoinPool有个“任务窃取”机制,若工作线程空闲了,它会“窃取”其他工作任务队列里的任务,例如刚才那个图中,线程T2对应任务队列已空
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那它会“窃取”线程T1对应的任务队列的任务。这样所有工作线程都不会闲着。

ForkJoinPool的任务队列采用的是双端队列,工作线程正常获取任务和“窃取任务”分别从任务队列不同的端消费,这也能避免很多不必要的数据竞争。

ForkJoinPool支持任务窃取机制,能够让所有线程的工作量基本公平,不会出现线程有的很忙,有的一直在摸鱼,所以性能很好,是个很公正的领导。
Java8的Stream API里面并行流也是基于ForkJoinPool。
默认,所有的并行流计算都共享一个ForkJoinPool,这个共享的ForkJoinPool的默认线程数是CPU核数;
若所有并行流计算都是CPU密集型,完全没有问题,但若存在I/O密集型并行流计算,那很可能因为一个很慢的I/O计算而拖慢整个系统的性能。所以建议用不同ForkJoinPool执行不同类型的计算任务。

参考

https://www.liaoxuefeng.com/article/1146802219354112

 

文章转自公众号: JavaEdge

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已于2022-6-1 16:56:07修改
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