Java 7 Fork/Join 框架
Java 7 Fork/Join 实例
本节中，我们将描述一个通过Java 7引入的Fork/Join框架进行n个自然数求和的例子。如前所述，本例的目的是将n个自然数求和的计算工作分解为更小的计算单元，再合并得出最终结果。检验和数的逻辑保持不变。
计算过程的基本原则是将n划分为更小的值来分别独立计算和数。整个遍历过程包括将n划分为1到n/2和(n+2)+1到n两部分，以及分别计算每一部分的和。
ForkJoinTask类如下定义：
EvaluateSumForkJoinTask 类扩展自递归结果处理类RecursiveTask，用于创建ForkJoinTask实例。RecursiveTask是泛型类，本例中设置为 Integer。EvaluateSumForkJoinTask重载了compute ()方法，该方法负责创建出新的任务分支，并合并计算结果。
既然主要问题可以被分解为两个大块，我们就创建两个工作者线程myWorker1和myWorker2，分别分配较小的n值给它们。一旦n值被减小到2，任务就没必要再并行化分解了。并行化停止条件可以根据具体的n值进行调整，以达到更好的并行效果。
客 户端类用于管理ForkJoinPool，并负责调用主任务。ForkJoinPool实例基于当前硬件条件下可用处理器数量进行配置。示例程序运行的机 器配有一个含2个处理器单元的双核处理器上。invoke()方法将对检验前n个（500个）自然数和的任务进行分解，该任务会轮流调用 EvaluateSumForkJoinTask类的compute()方法，EvaluateSumForkJoinTask类也扩展自 RecursiveTask。
计算结果比较
使用Fork/Join的计算过程由多个工作者线程代理，共同工作以计算和数。其计算结果和单线程的实现模式相比较得出以下结果：
N值
单线程模型耗时 (ms)
分支/合并模型耗时 (ms)
备注
20
4
7
本例中，分支/合并模型由于较小的n值耗时较长。对于非常小规模的问题而言，并行化未必值得。100
15
6
在这三个例子中，分支/合并模型由于使用了多处理器核心导致耗时较短。500
124
6
1000
285
7
值得关注的一点是，单线程模型中CPU利用率比Fork/Join模型要小，如下所示：
单线程模型
结论
本 文通过单线程模型到Java 7引入的Fork/Join模型的演化，讨论了Java平台并行的编程特性。Java 5引入的Executor是一大进步，但由于其阻塞特性无法被应用于并行计算。因此Java 7引入的Fork/Join框架扮演了重要角色。本文通过一个非常简单的例子解释了并发及并行编程的概念，并通过两种方式结果数据的比较得出结论。
致谢
作者真诚感谢Subrahmanya先生，SV, VP, ECOM 研究组，以及E&R的指导，支持以及不断的鼓励，同事真心感谢Piram先生的审阅。
Nitin KL.
Nitin 先生是Infosys公司的技术主管，在Java EE技术方面有非常丰富的知识，致力于使用Hibernate, iBATIS及JPA框架的Java EE应用设计与开发工作。Nitin先生已经为Devx撰写过许多在线文章，可以通过KL_Nitin@infosys.com联系到他。
Sangeetha S.
S Sangeetha女士是Infosys公司电子商务研究室的高级技术架构师。她拥有超过14年的Java及Java EE应用设计开发经验。她是一本J2EE架构著作的作者之一，同时也为JavaWorld，java.net，Devx等撰写了许多在线文章，她的联系方 式为sangeethas@infosys.com。
译者注：
本 文是作者承接其另一篇讨论Java多线程及并行计算的文章(Java多线程及并行计算的挑战)而作的，本文也涉及了该文的部分概念，该文文原文可见 http://www.developer.com/java/java-multi-threading-and-the-challenges- of-parallel-computing.html。
英文原文：developer，编译：ImportNew - 郑玮
译文链接： http://www.importnew.com/2279.html