由一道算法题引发的思考
算法题：如何充分利用多核CPU的性能，快速对一个2千万大小的数组进行排序？
这道算法题可以拆解来看：
1）首先这是一道排序的算法题，而且是需要使用高效的排序算法对2千万大小的数组进行排序，可以考虑使用快速排序或者归并排序。
2）可以使用多线程并行排序算法来充分利用多核CPU的性能。
基于归并排序算法实现
快速对一个大小为2千万的数组进行排序，可以使用高效的归并排序算法来实现。
什么是归并排序
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的排序算法。归并排序的基本思想是将一个大数组分成两个相等大小的子数组，对每个子数组分别进行排序，然后将两个子数组合并成一个有序的大数组。因为常常使用递归实现(由先拆分后合并的性质决定的)，所以我们称其为归并排序。
归并排序的步骤包括以下几个方面：
- 将数组分成两个子数组
- 对每个子数组进行排序
- 合并两个有序的子数组
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。
分治思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。
分治思想的步骤如下：
分解：将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；
求解：当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；
合并：按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。
计算机十大经典算法中的归并排序、快速排序、二分查找都是基于分治思想实现的算法。
分治任务模型图如下：
归并排序演示地址：
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/ComparisonSort.html使用归并排序实现上面的算法题
单线程实现归并排序
单线程归并算法的实现，它的基本思路是将序列分成两个部分，分别进行递归排序，然后将排序好的子序列合并起来。
Fork/Join并行归并排序
并行归并排序是一种利用多线程实现的归并排序算法。它的基本思路是将数据分成若干部分，然后在不同线程上对这些部分进行归并排序，最后将排好序的部分合并成有序数组。在多核CPU上，这种算法也能够有效提高排序速度。
可以使用Java的Fork/Join框架来实现归并排序的并行化
代码示例
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;
/**
* 利用fork-join实现数组排序
*/
public class MergeSortTask extends RecursiveAction {
// 数组是否继续拆分的阈值，数组长度低于此阈值就不再进行拆分
private final int threshold;
// 要排序的数组
private int[] arrayToSort;
public MergeSortTask(final int[] arrayToSort, final int threshold) {
this.arrayToSort = arrayToSort;
this.threshold = threshold;
}
@Override
protected void compute() {
// 拆分后的数组长度小于阈值，直接进行排序
if (arrayToSort.length <= threshold) {
// 调用jdk提供的排序方法
Arrays.sort(arrayToSort);
return;
}
// 对数组进行拆分
int midpoint = arrayToSort.length / 2;
int[] leftArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, 0, midpoint);
int[] rightArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, midpoint, arrayToSort.length);
MergeSortTask leftTask = new MergeSortTask(leftArray, threshold);
MergeSortTask rightTask = new MergeSortTask(rightArray, threshold);
//提交任务
// leftTask.fork();
// rightTask.fork();
// // 阻塞当前线程，直到获取任务的执行结果
// leftTask.join();
// rightTask.join();
// 调用任务，阻塞当前线程，直到所有子任务执行完成
invokeAll(leftTask, rightTask);
// 合并排序结果
arrayToSort = MergeSort.merge(leftTask.getSortedArray(), rightTask.getSortedArray());
}
public int[] getSortedArray() {
return arrayToSort;
}
}
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
public class MergeSort {
// 要排序的数组
private final int[] arrayToSort;
// 拆分的阈值，低于此阈值就不再进行拆分
private final int threshold;
public MergeSort(final int[] arrayToSort, final int threshold) {
this.arrayToSort = arrayToSort;
this.threshold = threshold;
}
/**
* 排序
*
* @return
*/
public int[] mergeSort() {
return mergeSort(arrayToSort, threshold);
}
public static int[] mergeSort(final int[] arrayToSort, int threshold) {
// 拆分后的数组长度小于阈值，直接进行排序
if (arrayToSort.length <= threshold) {
// 调用jdk提供的排序方法
Arrays.sort(arrayToSort);
return arrayToSort;
}
int midpoint = arrayToSort.length / 2;
// 对数组进行拆分
int[] leftArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, 0, midpoint);
int[] rightArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, midpoint, arrayToSort.length);
// 递归调用
leftArray = mergeSort(leftArray, threshold);
rightArray = mergeSort(rightArray, threshold);
// 合并排序结果
return merge(leftArray, rightArray);
}
public static int[] merge(final int[] leftArray, final int[] rightArray) {
// 定义用于合并结果的数组
int[] mergedArray = new int[leftArray.length + rightArray.length];
int mergedArrayPos = 0;
int leftArrayPos = 0;
int rightArrayPos = 0;
while (leftArrayPos < leftArray.length && rightArrayPos < rightArray.length) {
if (leftArray[leftArrayPos] <= rightArray[rightArrayPos]) {
mergedArray[mergedArrayPos] = leftArray[leftArrayPos];
leftArrayPos++;
} else {
mergedArray[mergedArrayPos] = rightArray[rightArrayPos];
rightArrayPos++;
}
mergedArrayPos++;
}
while (leftArrayPos < leftArray.length) {
mergedArray[mergedArrayPos] = leftArray[leftArrayPos];
leftArrayPos++;
mergedArrayPos++;
}
while (rightArrayPos < rightArray.length) {
mergedArray[mergedArrayPos] = rightArray[rightArrayPos];
rightArrayPos++;
mergedArrayPos++;
}
return mergedArray;
}
/**
* 随机生成数组
*
* @param size 数组的大小
* @return
*/
public static int[] buildRandomIntArray(final int size) {
int[] arrayToCalculateSumOf = new int[size];
Random generator = new Random();
for (int i = 0; i < arrayToCalculateSumOf.length; i++) {
arrayToCalculateSumOf[i] = generator.nextInt(100000000);
}
return arrayToCalculateSumOf;
}
public static void main(String[] args) {
// int[] arrayToSortByMergeSort = {6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4};
// int threshold = 2;
int[] arrayToSortByMergeSort = buildRandomIntArray(20000000);
int threshold = 10000;
MergeSort mergeSort = new MergeSort(arrayToSortByMergeSort, threshold);
long startTime = System.nanoTime();
int[] sort = mergeSort.mergeSort();
long duration = System.nanoTime() - startTime;
// System.out.println("执行结果：" + Arrays.toString(sort) + "，单线程归并排序时间：" + (duration / (1000f * 1000f)) + "毫秒");
System.out.println("单线程归并排序时间：" + (duration / (1000f * 1000f)) + "毫秒");
// 生成测试数组 用于ForkJoin排序
int[] arrayToSortByForkJoin = Arrays.copyOf(arrayToSortByMergeSort, arrayToSortByMergeSort.length);
// 获取处理器数量,用于配置ForkJoin线程池中的核心线程数
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 利用ForkJoin排序
MergeSortTask mergeSortTask = new MergeSortTask(arrayToSortByForkJoin, threshold);
// 构建ForkJoin线程池，传入核心线程数
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(processors);
startTime = System.nanoTime();
// 执行排序任务
forkJoinPool.invoke(mergeSortTask);
duration = System.nanoTime() - startTime;
System.out.println("ForkJoin排序时间: " + (duration / (1000f * 1000f)) + "毫秒");
}
} 执行结果对比
单线程归并排序时间：3302.956毫秒
ForkJoin排序时间: 1592.1223毫秒根据测试结果可以看出，数组越大，利用Fork/Join框架实现的并行化归并排序比单线程归并排序的效率更高。
在这个示例中，使用Fork/Join框架实现了归并排序算法，并通过递归调用实现了并行化。使用Fork/Join框架实现归并排序算法的关键在于将排序任务分解成小的任务，使用Fork/Join框架将这些小任务提交给线程池中的不同线程并行执行，并在最后将排序后的结果进行合并。这样可以充分利用多核CPU的并行处理能力，提高程序的执行效率。
并行实现归并排序的优化和注意事项
在实际应用中，我们需要考虑数据分布的均匀性、内存使用情况、线程切换开销等因素，以充分利用多核CPU并保证算法的正确性和效率。
以下是并行实现归并排序的一些优化和注意事项：
- 任务的大小：任务大小的选择会影响并行算法的效率和负载均衡，如果任务太小，会造成任务划分和合并的开销过大；如果任务太大，会导致任务无法充分利用多核CPU并行处理能力。因此，在实际应用中需要根据数据量、CPU核心数等因素选择合适的任务大小。
- 负载均衡：并行算法需要保证负载均衡，即各个线程执行的任务大小和时间应该尽可能相等，否则会导致某些线程负载过重，而其他线程负载过轻的情况。在归并排序中，可以通过递归调用实现负载均衡，但是需要注意递归的层数不能太深，否则会导致任务划分和合并的开销过大。
- 数据分布：数据分布的均匀性也会影响并行算法的效率和负载均衡。在归并排序中，如果数据分布不均匀，会导致某些线程处理的数据量过大，而其他线程处理的数据量过小的情况。因此，在实际应用中需要考虑数据的分布情况，尽可能将数据分成大小相等的子数组。
- 内存使用：并行算法需要考虑内存的使用情况，特别是在处理大规模数据时，内存的使用情况会对算法的执行效率产生重要影响。在归并排序中，可以通过对数据进行原地归并实现内存的节约，但是需要注意归并的实现方式，以避免数据的覆盖和不稳定排序等问题。
- 线程切换：线程切换是并行算法的一个重要开销，需要尽量减少线程的切换次数，以提高算法的执行效率。在归并排序中，可以通过设置线程池的大小和调整任务大小等方式控制线程的数量和切换开销，以实现算法的最优性能。
Fork/Join框架介绍
什么是Fork/Join
Fork/Join是一个是一个并行计算的框架，主要就是用来支持分治任务模型的，这个计算框架里的 Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解，Join 对应的是结果合并。它的核心思想是将一个大任务分成许多小任务，然后并行执行这些小任务，最终将它们的结果合并成一个大的结果。它适用于可以采用分治策略的计算密集型任务，例如大规模数组的排序、图形的渲染、复杂算法的求解等。
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的并行执行，可以提高计算效率。
2、递归任务处理：
ForkJoinPool 特别适用于递归式的任务分解和执行。它可以将一个大任务递归地分解成许多小任务，并通过工作窃取算法动态地将这些小任务分配给工作线程执行。
3、并行流操作：
Java 8 引入了 Stream API，用于对集合进行函数式编程风格的操作。ForkJoinPool 通常用于执行并行流操作中的并行计算部分，例如对流中的元素进行过滤、映射、聚合等操作。
4、高性能任务执行：
ForkJoinPool 提供了一种高性能的任务执行机制，通过对任务进行动态调度和线程池管理，可以有效地利用系统资源，并在多核处理器上实现任务的并行执行。
总的来说，ForkJoinPool 类在 Java 中具有广泛的应用场景，特别适用于大规模的并行计算任务和递归式的任务处理。它通过工作窃取算法和任务分割合并机制，提供了一种高效的并行计算方式，可以显著提高计算效率和性能。
Fork/Join使用
Fork/Join框架的主要组成部分是ForkJoinPool、ForkJoinTask。ForkJoinPool是一个线程池，它用于管理ForkJoin任务的执行。ForkJoinTask是一个抽象类，用于表示可以被分割成更小部分的任务。
ForkJoinPool
ForkJoinPool是Fork/Join框架中的线程池类，它用于管理Fork/Join任务的线程。ForkJoinPool类包括一些重要的方法，例如submit()、invoke()、shutdown()、awaitTermination()等，用于提交任务、执行任务、关闭线程池和等待任务的执行结果。ForkJoinPool类中还包括一些参数，例如线程池的大小、工作线程的优先级、任务队列的容量等，可以根据具体的应用场景进行设置。
构造器
ForkJoinPool中有四个核心参数，用于控制线程池的并行数、工作线程的创建、异常处理和模式指定等。各参数解释如下：
- int parallelism：指定并行级别（parallelism level）。ForkJoinPool将根据这个设定，决定工作线程的数量。如果未设置的话，将使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()来设置并行级别。
- ForkJoinWorkerThreadFactory factory：ForkJoinPool在创建线程时，会通过factory来创建。注意，这里需要实现的是ForkJoinWorkerThreadFactory，而不是ThreadFactory。如果你不指定factory，那么将由默认的DefaultForkJoinWorkerThreadFactory负责线程的创建工作。
- UncaughtExceptionHandler handler：指定异常处理器，当任务在运行中出错时，将由设定的处理器处理。
- boolean asyncMode：设置队列的工作模式。当asyncMode为true时，将使用先进先出队列，而为false时则使用后进先出的模式。
// 获取处理器数量
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 构建forkjoin线程池
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(processors);任务提交方式
任务提交是ForkJoinPool的核心能力之一，提交任务有三种方式：
| 返回值 | 方法 | |
| 提交异步执行 | void | execute(ForkJoinTask task) execute(Runnable task) |
| 等待并获取结果 | T | invoke(ForkJoinTask task) |
| 提交执行获取Future结果 | ForkJoinTask | submit(ForkJoinTask task) submit(Callable task) submit(Runnable task) submit(Runnable task, T result) |
ForkJoinTask
ForkJoinTask是Fork/Join框架中的抽象类，它定义了执行任务的基本接口。用户可以通过继承ForkJoinTask类来实现自己的任务类，并重写其中的compute()方法来定义任务的执行逻辑。通常情况下我们不需要直接继承ForkJoinTask类，而只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下三个子类：
- RecursiveAction：用于递归执行但不需要返回结果的任务。
- RecursiveTask ：用于递归执行需要返回结果的任务。
- CountedCompleter ：在任务完成执行后会触发执行一个自定义的钩子函数
调用方法
ForkJoinTask 最核心的是 fork() 方法和 join() 方法，承载着主要的任务协调作用，一个用于任务提交，一个用于结果获取。
- fork()——提交任务
fork()方法用于向当前任务所运行的线程池中提交任务。如果当前线程是ForkJoinWorkerThread类型，将会放入该线程的工作队列，否则放入common线程池的工作队列中。
- join()——获取任务执行结果
join()方法用于获取任务的执行结果。调用join()时，将阻塞当前线程直到对应的子任务完成运行并返回结果。
