叉和连接功能jdk7线程数

我一直在研究JDK 7中的新功能，即叉和加入。在Javadoc中，它指出在ForkJoinTask中，只能在ForkJoinPool的环境中进行分叉。但是它并没有提到fork()方法调用是否创建一个新线程。叉和连接功能jdk7线程数

ForkJoinPool使用工作窃取算法来平衡线程之间的工作，但没有提到实际创建了多少线程。

我有一个任务，我应该分拆et-impera的方式，但我担心ForkJoinPool创建了太多的线程，并会降低执行的性能，因为管理这些线程的开销。

有人可以帮助我吗？

来源

2012-07-16 Szilard Mandici

我假设Fork-Join的全部重点是从开发者的计算中解放出来，并自动确定给定典型开销和100％并行执行的理想线程数。可能每核心一个。但我不确定。 – tucuxi 2012-07-16 09:19:48

这也是我的想法，但我并不确定，也找不到任何像样的资源可以清除它，并且无法确认我无法使用它。 – 2012-07-16 09:22:33

额外线程的成本非常接近于零，因此不值得担心。这比创建少量线程的惩罚要低很多，创建一些额外的线程是很常见的。你不应该假设开发你的平台的人是傻瓜，你应该使用他们提供给你的工具来达到他们想要的目的。如果他们是白痴，无论如何你都会被搞砸。 – 2012-07-16 09:29:17

叉不会（一定）创建新的线程。在我的基准测试中，它仅为每个可用内核+ 1个额外线程创建1个线程。附加基准;说，从main（）调用Factorizer.factorize(71236789143834319L)。

import java.util.concurrent.ForkJoinPool; 
import java.util.concurrent.RecursiveTask; 

public class Factorizer extends RecursiveTask<Long> { 

static ForkJoinPool fjPool = new ForkJoinPool(); 
static final int sequentialThreshold = 10000; 

private long number, low, high; 

Factorizer(long number, long low, long high) { 
    this.number = number; this.low = low; this.high = high; 
} 

private long factorize() { 
    if ((number % 2) == 0) { 
     return 2; 
    } 
    // ensures i is odd (we already know number is not even) 
    long i = ((low % 2) == 0) ? low + 1: low; 
    for (/**/; i < high; i+=2) { 
     if ((number % i) == 0) { 
      return i; 
     } 
    } 
    return number; 
} 

@Override 
protected Long compute() { 

    // ugly debug statement counts active threads 
    System.err.println(Thread.enumerate(
      new Thread[Thread.activeCount()*2])); 

    if (high - low <= sequentialThreshold) { 
     return factorize(); 
    } else { 
     long mid = low + (high - low)/2; 
     Factorizer left = new Factorizer(number, low, mid); 
     Factorizer right = new Factorizer(number, mid, high); 
     left.fork(); 
     return Math.min(right.compute(), left.join()); 
    } 
} 

static long factorize(long num) { 
    return fjPool.invoke(new Factorizer(num, 2, (long)Math.sqrt(num+1))); 
} 
}

注 - 这只是一个测试。不要使用此代码认真地尝试将任何重要因素考虑在内。

来源

2012-07-16 10:34:57 tucuxi

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