简单实例详解多线编程的Fork/Join应用 _多线编程

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前言前面我们通过一篇文章讲过多线程应用开发过程中，我们遇到的如何对线程进行设计和应用的问题，其中我们提到了一个分离和联合线程模型。
在JAVA的1.7版以后，它提供了一个Fork/Join框架。用来实现一种常见的多线程处理模型设计。
Fork/JoinFork/Join框架的基类是
java.util.concurrent.ForkJoinPool 。
这个类实现了Executor和ExecutorService两个接口以及AbstractExecutorService抽象类。
所以ForkJoin是一个特殊的线程池实现。
因此,ForkJoin线程池基本上是一个执行特殊任务的线程池，即ForkJoinTask 。
这个类实现了已知的接口Future，并使用了get()、cancel()和isDone()等方法。
除此之外，这个类还提供了两个方法，它们为整个框架提供了名称:fork()和join() 。
调用fork()将启动任务的异步执行，而调用join()将等待任务完成并检索其结果。
因此，我们可以将一个给定的任务分解成多个较小的任务，派生每个任务，最后等待所有任务完成。这使得复杂问题的实现更加容易。
在计算机科学中，这种方法也称为分治法。
每当一个问题太复杂而不能一次解决时，它就被分解成多个更小、更容易解决的问题。这可以用伪代码写成:

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首先，我们检查问题的当前大小是否大于给定的阈值。
如果是这种情况，我们将问题分成更小的问题，fork()每个新任务，然后通过调用join()等待结果。
当join()返回每个子任务的结果时，我们必须找到较小问题的最佳解决方案，并将其作为最佳解决方案返回。
重复这些步骤，直到给定的阈值太低，并且问题太小，我们可以直接计算其解决方案，而无需进一步的除法。

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RecursiveTask为了更好地理解这个过程，我们实现了一个算法，它可以找到整数值数组中最小的数。
这个问题不是我们在日常工作中使用ForkJoinPool可以解决的问题，但是下面的实现非常清楚地展示了基本原则。
在main()方法中，我们设置一个带有随机值的整数数组，并创建一个新的ForkJoinPool 。
传递给其构造函数的第一个参数是指示所需并行度的级别。在这里，我们查询运行时中可用的CPU内核的数量。
然后调用invoke()方法并传递一个GetMinNumb实例。
GetMinNumb扩展了类RecursiveTask，它本身是前面提到的ForkJoinTask的子类。
ForkJoinTask类实际上有两个子类:一个是为返回值的任务设计的(RecursiveTask)，另一个是为没有返回值的任务设计的(RecursiveAction) 。
超类要求我们必须实现compute()方法。在这里，我们查看整数数组的给定部分，并决定当前的问题是否太大而不能立即解决，需要分解处理。
在寻找数组中最小的数字时，需要直接解决的最小问题大小是比较两个元素并返回它们的最小值。
如果当前有两个以上的元素，则将数组分成两部分，并再次找到这两部分中最小的数。这是通过创建GetMinNumb的两个新实例来实现的。
构造函数由数组和开始和结束索引组成。然后，通过调用fork()来异步地启动这两个任务的执行。这个调用提交线程池队列中的两个任务。
线程池实现了一种称为“工作窃取”的策略，即如果所有其他线程都有足够的工作要做，则当前线程从其他任务之一窃取其工作。这确保任务尽可能快地执行。

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RecursiveAction如上所述，在RecursiveTask旁边还有RecursiveAction类。
与RecursiveTask不同的是，它不必返回值，因此它可以用于可以直接在给定数据结构上执行的异步计算。
这样一个例子是计算灰度图像的彩色图像。我们所要做的就是对图像的每个像素进行迭代，并使用以下公式从RGB值中计算出灰度值:
gray = 0.2126 * red + 0.7152 * green + 0.0722 * blue浮点数表示特定颜色对人类对灰色感知的影响程度。由于绿色使用的是最大值，我们可以得出一个灰度图像的计算结果接近绿色部分的3/4 。
因此，基本实现应该是这样的，假设image是我们表示实际像素数据的对象，setRGB()和getRGB()方法用于检索实际的RGB值: