ForkJoinPool 主要适用于以下场景: 递归任务: ForkJoinPool 特别适合处理可以递归分解的任务,如快速排序、归并排序等。这些任务可以被拆分成更小的子任务,然后并行执行,最后合并结果。 大规模数据处理: 对于大规模数据集的处理,如数组或集合的并行操作,ForkJoinPool 可以显著提高处理效率。通过将大任务拆分成多个小任务并行执
一. 应用场景 ForkJoinPool使用分治算法,用相对少的线程处理大量的任务,将一个大任务一拆为二,以此类推,每个子任务再拆分一半,直到达到最细颗粒度为止,即设置的阈值停止拆分,然后从最底层的任务开始计算,往上一层一层合并结果,简单的流程如下图: 从图中可以看出ForkJoinPool要先执行完子任务才能执行上一层任务,...
1. 使用场景: 对1000000000000000000000000求和 ForkJoinPool 使用时,先将任务 拆分 成 小任务 和 合并任务两部分 publicclassRecursiveActionTestextendsRecursiveTask<Integer>{privatestaticfinallongserialVersionUID = -3611254198265061729L;//阀值publicstaticfinalintthreshold = 10;privateintstart;privateintend;publicRecursi...
除了用于处理父子任务有依赖的情形,其实 ForkJoinPool 也可以用于处理需要获取子任务执行结果的场景。 例如:我们要计算 1 到 1 亿的和,为了加快计算的速度,我们自然想到算法中的分治原理,将 1 亿个数字分成 1 万个任务,每个任务计算 1 万个数值的综合,利用 CPU 的并发计算性能缩短计算时间。 因为ThreadPoolExecut...
场景:给定两个自然数,计算两个两个数之间的总和。比如1~n之间的和:1+2+3+…+n 为了解决这个问题,我们创建了TheKingRecursiveSumTask这个核心类,它继承于RecursiveTask. RecursiveTask是ForkJoinPool中的一种任务类型,你暂且不必深入了解它,后文会有详细描述。TheKingRecursiveSumTask中定义了任务计算的起止范围(sum...
ForkJoinPool 类是 Java 平台中用于实现任务并行执行的关键类之一。它提供了一种高效的并行计算方式，特别适用于递归任务的分解和执行。应用场景 1. 并行计算：• ForkJoinPool 提供了一种方便的方式来执行大规模的计算任务，并充分利用多核处理器的性能优势。通过将大任务分解成小任务，并通过工作窃取算法实现任务...
forkjoinpool实际编程使用场景ForkJoinPool是Java中的一种线程池,它特别适用于有大量任务需要处理,且这些任务可以拆分成更小的子任务来并行执行的场景。当任务很多,成千上万个,或者单个任务很大,执行起来很耗时间时,ForkJoinPool能够显著提升程序的性能。 ForkJoinPool的工作方式是将一个大任务拆分成多个小任务,每个小...
1.4 使用场景 ForkJoinPool 非常适合执行任务比较多、执行事件比较短的程序,比如过滤集合中的元素(JDK1.8 stream 底层就是 ForkJoinPool )。 单个任务很大,执行起来很耗时间,这时,就可以把任务进行拆分,拆分成多个小任务去执行,然后小任务执行完毕后再把每个小任务执行的结果合并起来,这样就可以节省时间。
ForkJoinPool线程池的用法与使用场景 一、ForkJoinPool是什么? ForkJoinPool是 JDK1.7 开始提供的线程池。为了解决 CPU 负载不均衡的问题,如某个较大的任务,被一个线程去执行,而其他线程处于空闲状态。 其实本质上就是为了尽可能地去让每个cpu高效率的工作,以提高计算效率,但千万别盲目使用ForkJoinPool,认为其效率...