目录
知识大纲
一、简介
二、工作窃取算法
三、设计思想
步骤一：分割任务
步骤二：执行任务并合并结果
四、使用
五、异常处理
六、Fork/Join框架的实现原理
1. ForkJoinTask的fork方法实现原理
2. ForkJoinTask的join方法实现原理
七、源码剖析与算法解析
1. 案例分析
2. 与ThreadPool的区别
3. 工作窃取算法
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知识大纲
本节将会介绍Fork/Join框架的基本原理、算法、设计方式、应用与实现等。
一、简介
Fork/Join框架是Java 7提供的一个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。
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解一下Fork/Join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。比如计算1+2+…+10000，
可以分割成10个子任务，每个子任务分别对1000个数进行求和， 最终汇总这10个子任务的结果。
Fork/Join的运行流程如下图所示。
二、工作窃取算法
工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。那么，为什么 需要使用工
作窃取算法呢？假如我们需要做一个比较大的任务，可以把这个任务分割为若干 互不依赖的子任务，为了减少
线程间的竞争，把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任
务，线程和队列一一对应。比如A线程负责处理A队列里的任务。但是，有的线程会先把自己队列里的任务干
完，而其他线程对应的队列里还有 任务等待处理。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就
去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被
窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿 任务执行，而窃取
任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
工作窃取的运行流程如下图所示。
工作窃取算法的优点：充分利用线程进行并行计算，减少了线程间的竞争。
工作窃取算法的缺点：在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并 且该算法会消耗了更
多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。
三、设计思想
我们已经很清楚Fork/Join框架的需求了，
那么可以思考一下，如果让我们来设计一个Fork/Join框架，该如何设计？
这个思考有助于你理解Fork/Join框架的设计。
步骤一：分割任务
首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停地分割，直到
分割出的子任务足够小。
步骤二：执行任务并合并结果
分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。
子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程 从队列里拿数据，然后合并这些数据。
Fork/Join使用两个类来完成以上两件事情
- ForkJoinTask：我们要使用ForkJoin框架，必须首先创建一个ForkJoin任务。
它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制。
通常情况下，我们不需要直接继承ForkJoinTask类，只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下
两个子类。
- RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
- RecursiveTask：用于有返回结果的任务。
- ForkJoinPool：ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行。
任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。
当 一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
四、使用
让我们通过一个简单的需求来使用Fork/Join框架，需求是：计算1+2+3+4的结果。
使用Fork/Join框架首先要考虑到的是如何分割任务，如果希望每个子任务最多执行两个 数的相加，那么我们
设置分割的阈值是2，由于是4个数字相加，所以Fork/Join框架会把这个任务fork成两个子任务，子任务一负责
计算1+2，子任务二负责计算3+4，然后再join两个子任务的结果。因为是有结果的任务，所以必须继承
RecursiveTask，实现代码如下。
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ForkJoinTest extends RecursiveTask<Integer> {private static final int THRESHOLD = 2; // 阈值private int start;private int end;private ForkJoinTest(int start, int end) {this.start = start;this.end = end;}@Overrideprotected Integer compute() {int sum = 0;//判断任务boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;if (canCompute) {for (int i = start; i <= end; i++) {sum += i;}} else {// 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算int middle = (start + end) / 2;ForkJoinTest leftTask = new ForkJoinTest(start, middle);ForkJoinTest rightTask = new ForkJoinTest(middle + 1, end);// 执行子任务leftTask.fork();rightTask.fork();// 等待子任务执行完，并得到其结果int leftResult = leftTask.join();int rightResult = rightTask.join();// 合并子任务sum = leftResult + rightResult;}return sum;}public static void main(String[] args) {ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();// 生成一个计算任务，负责计算1+2+3+4ForkJoinTest task = new ForkJoinTest(1,4);// 执行一个任务Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);try {System.out.println(result.get());} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {e.printStackTrace();}}
}
通过这个例子，我们进一步了解ForkJoinTask，ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它需要实现
compute方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，
就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用fork方法时，又会进入compute方法，看看当前子任务是否需要
继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当 前子任务并返回结果。
使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。
五、异常处理
ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常，但是我们没办法在主线程里直接捕获异常， 所以
ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被 取消了，并且可
以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。使用如下代码。
if(task.isCompletedAbnormally())
{
System.out.println(task.getException());
}getException方法返回Throwable对象，如果任务被取消了则返回CancellationException。
如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。
六、Fork/Join框架的实现原理
ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责将存放程
序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。
1. ForkJoinTask的fork方法实现原理
当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的pushTask方法 异步地执行这个
任务，然后立即返回结果。代码如下。
public final ForkJoinTask fork() {((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread()).pushTask(this);return this;}pushTask方法把当前任务存放在ForkJoinTask数组队列里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒
或创建一个工作线程来执行任务。代码如下。
final void pushTask(ForkJoinTask t) {ForkJoinTask[] q; int s, m;if ((q = queue) != null) { // ignore if queue removedlong u = (((s = queueTop) & (m = q.length - 1)) << ASHIFT) + ABASE;UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t);queueTop = s + 1; // or use putOrderedIntif ((s -= queueBase) <= 2)pool.signalWork();else if (s == m)growQueue();}}2. ForkJoinTask的join方法实现原理
Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。
让我们一起看看ForkJoinTask的join方法的实现，代码如下：
public final V join() {if (doJoin() != NORMAL)return reportResult();elsereturn getRawResult();}private V reportResult() {int s; Throwable ex;if ((s = status) == CANCELLED)throw new CancellationException();if (s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null)UNSAFE.throwException(ex);return getRawResult();}首先，它调用了doJoin()方法，通过doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果，
任务状态有4种：
已完成（NORMAL）、被取消（CANCELLED）、信号（SIGNAL）和出现异常 （EXCEPTIONAL）。
- 如果任务状态是已完成，则直接返回任务结果。
- 如果任务状态是被取消，则直接抛出CancellationException。
- 如果任务状态是抛出异常，则直接抛出对应的异常。
让我们再来分析一下doJoin()方法的实现代码。
private int doJoin() { Thread t; ForkJoinWorkerThread w;int s; booleancompleted; if ((t = Thread.currentThread()) instanceofForkJoinWorkerThread) {if ((s = status) < 0) return s; if ((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask(this)) {try { completed = exec();}catch (Throwable rex) { return setExceptionalCompletion(rex); } if (completed) return setCompletion(NORMAL);} return w.joinTask(this); } else return externalAwaitDone(); }在doJoin()方法里，首先通过查看任务的状态，看任务是否已经执行完成，如果执行完成，则直接返回任务状
态；如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。如果任务顺利执行 完成，则设置任务状态为
NORMAL，如果出现异常，则记录异常，并将任务状态设置为EXCEPTIONAL。
七、源码剖析与算法解析
1. 案例分析
我们在大学算法课本上，学过的一种基本算法就是：分治。其基本思路就是：把一个大的任务分成若干个子任
务，这些子任务分别计算，最后再Merge出最终结果。这个过程通常都会用到递归。
而Fork/Join其实就是一种利用多线程来实现“分治算法”的并行框架。
另外一方面，可以把Fori/Join看作一个单机版的Map/Reduce，只不过这里的并行不是多台机器并行计
算，而是多个线程并行计算。
下面看2个简单例子：
例子1： 快排 我们都知道，快排有2个步骤： 第1步，拿数组的第1个元素，把元素划分成2半，左边的
比该元素小，右边的比该元素大； 第2步，对左右的2个子数组，分别排序。
可以看出，这里左右2个子数组，可以相互独立的，并行计算。
因此可以利用ForkJoin框架， 代码如下：
//定义一个Task，基础自RecursiveAction，实现其compute方法
class SortTask extends RecursiveAction {final long[] array;final int lo;final int hi;private int THRESHOLD = 0; //For demo onlypublic SortTask(long[] array) {this.array = array;this.lo = 0;this.hi = array.length - 1;}public SortTask(long[] array, int lo, int hi) {this.array = array;this.lo = lo;this.hi = hi;}protected void compute() {if (hi - lo < THRESHOLD)sequentiallySort(array, lo, hi);else {int pivot = partition(array, lo, hi); //划分coInvoke(new SortTask(array, lo, pivot - 1), new SortTask(array,pivot + 1, hi)); //递归调，左右2个子数组}}private int partition(long[] array, int lo, int hi) {long x = array[hi];int i = lo - 1;for (int j = lo; j < hi; j++) {if (array[j] <= x) {i++;swap(array, i, j);}}swap(array, i + 1, hi);return i + 1;}private void swap(long[] array, int i, int j) {if (i != j) {long temp = array[i];array[i] = array[j];array[j] = temp;}}private void sequentiallySort(long[] array, int lo, int hi) {Arrays.sort(array, lo, hi + 1);}
}
//测试函数public void testSort() throws Exception {ForkJoinTask sort = new SortTask(array); //1个任务ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool(); //1个ForkJoinPoolfjpool.submit(sort); //提交任务fjpool.shutdown(); //结束。ForkJoinPool内部会开多个线程，并行上面的子任务fjpool.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS);}例子2： 求1到n个数的和
//定义一个Task，基础自RecursiveTask，实现其commpute方法
public class SumTask extends RecursiveTask<Long>{ private static final int THRESHOLD = 10; private long start; private long end; public SumTask(long n) { this(1,n); } private SumTask(long start, long end) { this.start = start; this.end = end; } @Override //有返回值protected Long compute() { long sum = 0; if((end - start) <= THRESHOLD){ for(long l = start; l <= end; l++){ sum += l; } }else{ long mid = (start + end) >>> 1; SumTask left = new SumTask(start, mid); //分治，递归SumTask right = new SumTask(mid + 1, end); left.fork(); right.fork(); sum = left.join() + right.join(); } return sum; } private static final long serialVersionUID = 1L;
}
//测试函数public void testSum() throws Exception {SumTask sum = new SumTask(100); //1个任务ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool(); //1个ForkJoinPoolFuture<Long> future = fjpool.submit(sum); //提交任务Long r = future.get(); //获取返回值fjpool.shutdown(); }2. 与ThreadPool的区别
通过上面例子，我们可以看出，它在使用上，和ThreadPool有共同的地方，也有区别点：
（1） ThreadPool只有“外部任务”，也就是调用者放到队列里的任务。 ForkJoinPool有“外部任
务”，还有“内部任务”，也就是任务自身在执行过程中，分裂出”子任务“，递归，再次放入队列。 （2）ForkJoinPool里面的任务通常有2类，RecusiveAction/RecusiveTask，这2个都是继承自
FutureTask。在使用的时候，重写其compute算法。
3. 工作窃取算法
上面提到，ForkJoinPool里有”外部任务“，也有“内部任务”。其中外部任务，是放在ForkJoinPool
的全局队列里面，而每个Worker线程，也有一个自己的队列，用于存放内部任务。
窃取的基本思路就是：当worker自己的任务队列里面没有任务时，就去scan别的线程的队列，把别人的
任务拿过来执行。
//ForkJoinPool的成员变量
ForkJoinWorkerThread[] workers; //worker thread集合
private ForkJoinTask<?>[] submissionQueue; //外部任务队列
private final ReentrantLock submissionLock;
//ForkJoinWorkerThread的成员变量
ForkJoinTask<?>[] queue; //每个worker线程自己的内部任务队列
//提交任务
public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); forkOrSubmit(task); return task;
}
private <T> void forkOrSubmit(ForkJoinTask<T> task) { ForkJoinWorkerThread w; Thread t = Thread.currentThread(); if (shutdown) throw new RejectedExecutionException(); if ((t instanceof ForkJoinWorkerThread) && //如果当前是worker线程提交的任务，也就是worker执行过程中，分裂出来的子任务，放入worker自己的内部任务队列(w = (ForkJoinWorkerThread)t).pool == this) w.pushTask(task); else addSubmission(task); //外部任务，放入pool的全局队列
}
//worker的run方法
public void run() { Throwable exception = null; try { onStart(); pool.work(this); } catch (Throwable ex) { exception = ex; } finally { onTermination(exception); }
}
final void work(ForkJoinWorkerThread w) { boolean swept = false; // true on empty scans long c; while (!w.terminate && (int)(c = ctl) >= 0) { int a; // active count if (!swept && (a = (int)(c >> AC_SHIFT)) <= 0) swept = scan(w, a); //核心代码都在这个scan函数里面else if (tryAwaitWork(w, c)) swept = false; }
}
//scan的基本思路：从别人的任务队列里面抢，没有，再到pool的全局的任务队列里面去取。
private boolean scan(ForkJoinWorkerThread w, int a) { int g = scanGuard; int m = (parallelism == 1 - a && blockedCount == 0) ? 0 : g & SMASK; ForkJoinWorkerThread[] ws = workers; if (ws == null || ws.length <= m) // 过期检测 return false; for (int r = w.seed, k = r, j = -(m + m); j <= m + m; ++j) { ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i; //随机选出一个牺牲者(工作线程)。 ForkJoinWorkerThread v = ws[k & m]; //一系列检查... if (v != null && (b = v.queueBase) != v.queueTop && (q = v.queue) != null && (i = (q.length - 1) & b) >= 0) { //如果这个牺牲者的任务队列中还有任务，尝试窃取这个任务。 long u = (i << ASHIFT) + ABASE; if ((t = q[i]) != null && v.queueBase == b && UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) { //窃取成功后，调整queueBase int d = (v.queueBase = b + 1) - v.queueTop; //将牺牲者的stealHint设置为当前工作线程在pool中的下标。 v.stealHint = w.poolIndex; if (d != 0) signalWork(); // 如果牺牲者的任务队列还有任务，继续唤醒(或创建)线程。 w.execTask(t); //执行窃取的任务。 } //计算出下一个随机种子。 r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; w.seed = r ^ (r << 5); return false; // 返回false，表示不是一个空扫描。 } //前2*m次，随机扫描。 else if (j < 0) { // xorshift r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; k = r ^= r << 5; } //后2*m次，顺序扫描。 else ++k; } if (scanGuard != g) // staleness check return false; else { //如果扫描完毕后没找到可窃取的任务，那么从Pool的提交任务队列中取一个任务来执行。 ForkJoinTask<?> t; ForkJoinTask<?>[] q; int b, i; if ((b = queueBase) != queueTop && (q = submissionQueue) != null && (i = (q.length - 1) & b) >= 0) { long u = (i << ASHIFT) + ABASE; if ((t = q[i]) != null && queueBase == b && UNSAFE.compareAndSwapObject(q, u, t, null)) { queueBase = b + 1; w.execTask(t); } return false; } return true; // 如果所有的队列(工作线程的任务队列和pool的任务队列)都是空的，返回true。 }
}关于ForkJoinPool/FutureTask，本文只是分析了其基本使用原理。
还有很多实现细节，留待读者自己去分析。
以上就是剖析Fork join并发框架工作窃取算法的详细内容，
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