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3. 使用Fork/Join解决实际问题 之前文章讲解Fork/Join框架的基本使用时，所举的的例子是使用Fork/Join框架完成1-1000的整数累加。这个示例如果只是演示Fork/Join框架的使用，那还行，但这种例子和实际工作中所面对的问题还有一定差距。本篇文章我们使用Fork/Join框架解决一个实际问题，就是高效排序的问题。 3-1. 使用归并算法解决排序问题排序问题是我们工作中的常见问题。目前也有很多现成算法是为了解决这个问题而被发明的，例如多种插值排序算法、多种交换排序算法。而并归排序算法是目前所有排序算法中，平均时间复杂度较好（O(nlgn)），算法稳定性较好的一种排序算法。它的核心算法思路将大的问题分解成多个小问题，并将结果进行合并。 ![]()
整个算法的拆分阶段，是将未排序的数字集合，从一个较大集合递归拆分成若干较小的集合，这些较小的集合要么包含最多两个元素，要么就认为不够小需要继续进行拆分。 那么对于一个集合中元素的排序问题就变成了两个问题：1、较小集合中最多两个元素的大小排序；2、如何将两个有序集合合并成一个新的有序集合。第一个问题很好解决，那么第二个问题是否会很复杂呢？实际上第二个问题也很简单，只需要将两个集合同时进行一次遍历即可完成——比较当前集合中最小的元素，将最小元素放入新的集合，它的时间复杂度为O(n)： ![]()
以下是归并排序算法的简单实现：
package test.thread.pool.merge;
import java.util.Arrays; import java.util.Random;
/** * 归并排序 * @author yinwenjie */ public class Merge1 {
private static int MAX = 10000;
private static int inits[] = new int[MAX];
// 这是为了生成一个数量为MAX的随机整数集合，准备计算数据 // 和算法本身并没有什么关系 static { Random r = new Random(); for(int index = 1 ; index <= MAX ; index++) { inits[index - 1] = r.nextInt(10000000); } }
public static void main(String[] args) { long beginTime = System.currentTimeMillis(); int results[] = forkits(inits); long endTime = System.currentTimeMillis(); // 如果参与排序的数据非常庞大，记得把这种打印方式去掉 System.out.println("耗时=" + (endTime - beginTime) + " | " + Arrays.toString(results)); }
// 拆分成较小的元素或者进行足够小的元素集合的排序 private static int[] forkits(int source[]) { int sourceLen = source.length; if(sourceLen > 2) { int midIndex = sourceLen / 2; int result1[] = forkits(Arrays.copyOf(source, midIndex)); int result2[] = forkits(Arrays.copyOfRange(source, midIndex , sourceLen)); // 将两个有序的数组，合并成一个有序的数组 int mer[] = joinInts(result1 , result2); return mer; } // 否则说明集合中只有一个或者两个元素，可以进行这两个元素的比较排序了 else { // 如果条件成立，说明数组中只有一个元素，或者是数组中的元素都已经排列好位置了 if(sourceLen == 1 || source[0] <= source[1]) { return source; } else { int targetp[] = new int[sourceLen]; targetp[0] = source[1]; targetp[1] = source[0]; return targetp; } } }
/** * 这个方法用于合并两个有序集合 * @param array1 * @param array2 */ private static int[] joinInts(int array1[] , int array2[]) { int destInts[] = new int[array1.length + array2.length]; int array1Len = array1.length; int array2Len = array2.length; int destLen = destInts.length;
// 只需要以新的集合destInts的长度为标准，遍历一次即可 for(int index = 0 , array1Index = 0 , array2Index = 0 ; index < destLen ; index++) { int value1 = array1Index >= array1Len?Integer.MAX_VALUE:array1[array1Index]; int value2 = array2Index >= array2Len?Integer.MAX_VALUE:array2[array2Index]; // 如果条件成立，说明应该取数组array1中的值 if(value1 < value2) { array1Index++; destInts[index] = value1; } // 否则取数组array2中的值 else { array2Index++; destInts[index] = value2; } }
return destInts; } }
以上归并算法对1万条随机数进行排序只需要2-3毫秒，对10万条随机数进行排序只需要20毫秒左右的时间，对100万条随机数进行排序的平均时间大约为160毫秒（这还要看随机生成的待排序数组是否本身的凌乱程度）。可见归并算法本身是具有良好的性能的。使用JMX工具和操作系统自带的CPU监控器监视应用程序的执行情况，可以发现整个算法是单线程运行的，且同一时间CPU只有单个内核在作为主要的处理内核工作：
JMX中观察到的线程情况： ![]()
CPU的运作情况： ![]()
3-2. 使用Fork/Join运行归并算法但是随着待排序集合中数据规模继续增大，以上归并算法的代码实现就有一些力不从心了，例如以上算法对1亿条随机数集合进行排序时，耗时为27秒左右。 接着我们可以使用Fork/Join框架来优化归并算法的执行性能，将拆分后的子任务实例化成多个ForkJoinTask任务放入待执行队列，并由Fork/Join框架在多个ForkJoinWorkerThread线程间调度这些任务。如下图所示： ![]()
以下为使用Fork/Join框架后的归并算法代码，请注意joinInts方法中对两个有序集合合并成一个新的有序集合的代码，是没有变化的可以参见本文上一小节中的内容。所以在代码中就不再赘述了：
...... /** * 使用Fork/Join框架的归并排序算法 * @author yinwenjie */ public class Merge2 {
private static int MAX = 100000000;
private static int inits[] = new int[MAX];
// 同样进行随机队列初始化，这里就不再赘述了 static { ...... }
public static void main(String[] args) throws Exception { // 正式开始 long beginTime = System.currentTimeMillis(); ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); MyTask task = new MyTask(inits); ForkJoinTask<int[]> taskResult = pool.submit(task); try { taskResult.get(); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(System.out); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时=" + (endTime - beginTime)); }
/** * 单个排序的子任务 * @author yinwenjie */ static class MyTask extends RecursiveTask<int[]> {
private int source[];
public MyTask(int source[]) { this.source = source; }
/* (non-Javadoc) * @see java.util.concurrent.RecursiveTask#compute() */ @Override protected int[] compute() { int sourceLen = source.length; // 如果条件成立，说明任务中要进行排序的集合还不够小 if(sourceLen > 2) { int midIndex = sourceLen / 2; // 拆分成两个子任务 MyTask task1 = new MyTask(Arrays.copyOf(source, midIndex)); task1.fork(); MyTask task2 = new MyTask(Arrays.copyOfRange(source, midIndex , sourceLen)); task2.fork(); // 将两个有序的数组，合并成一个有序的数组 int result1[] = task1.join(); int result2[] = task2.join(); int mer[] = joinInts(result1 , result2); return mer; } // 否则说明集合中只有一个或者两个元素，可以进行这两个元素的比较排序了 else { // 如果条件成立，说明数组中只有一个元素，或者是数组中的元素都已经排列好位置了 if(sourceLen == 1 || source[0] <= source[1]) { return source; } else { int targetp[] = new int[sourceLen]; targetp[0] = source[1]; targetp[1] = source[0]; return targetp; } } }
private int[] joinInts(int array1[] , int array2[]) { // 和上文中出现的代码一致 } } }
使用Fork/Join框架优化后，同样执行1亿条随机数的排序处理时间大约在14秒左右，当然这还和待排序集合本身的凌乱程度、CPU性能等有关系。但总体上这样的方式比不使用Fork/Join框架的归并排序算法在性能上有30%左右的性能提升。以下为执行时观察到的CPU状态和线程状态：
JMX中的内存、线程状态： ![]()
CPU使用情况： ![]()
除了归并算法代码实现内部可优化的细节处，使用Fork/Join框架后，我们基本上在保证操作系统线程规模的情况下，将每一个CPU内核的运算资源同时发挥了出来。
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