Java Fork join：Fork所有子任务或为当前线程保留一个子任务

我试图了解fork-join如何工作的细节

Wikipedia有下面的合并排序示例，其中左半部分是分叉的，右半部分由当前线程处理

mergesort(A, lo, hi):
    if lo < hi:                     // at least one element of input
        mid = ⌊(hi - lo) / 2⌋
        fork mergesort(A, lo, mid)  // process (potentially) in parallel with main task
        mergesort(A, mid, hi)       // main task handles second recursion
        join
        merge(A, lo, mid, hi)

mergesort（A、lo、hi）：
如果lo

但是，我所看到的大多数Java示例都是fork所有子任务并等待结果：

for (Document document : folder.getDocuments()) {
    DocumentSearchTask task = new DocumentSearchTask(document, searchedWord);
    forks.add(task);
    task.fork();
}
for (RecursiveTask<Long> task : forks) {
    count = count + task.join();
}
return count;

（文档：folder.getDocuments（））的

{
DocumentSearchTask任务=新建DocumentSearchTask（文档，searchedWord）；
forks.add（任务）；
task.fork（）；
}
for（递归任务：forks）{
count=count+task.join（）；
}
返回计数；

Wikipedia的例子对我来说更有意义，因为线程将做一些有用的事情，而不是阻塞和等待子任务

另一方面，如果我们分叉所有任务，就会避免递归，并且无法获得

stackoverflowerrror

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拆分任务的首选方法是什么？为什么？

我认为首选方法是以相同的方式分叉和处理所有子任务。以下是一些原因：

Java中的

ForkJoinPool

实现了

ExecutorService

。请注意，

ExecutorService

中的所有方法都是异步的。这是有原因的-您通常可以在后台异步生成一些计算，而您的主线程可以在需要计算结果之前完成一些其他有用的工作，例如生成更多异步任务

这更容易推理。如果您以相同的方式处理所有子问题，而不是在任务中引入某种不对称性，那么代码通常看起来更干净

不分叉并在主线程上执行部分计算实际上没有任何优势。如果您分叉所有任务，然后等待加入，则主线程处于等待状态，几乎不消耗任何资源，工作线程可以充分利用处理器

不过，这更多的是偏好问题，而不是严格的选择。除了您提到的潜在堆栈溢出之外，它们在功能上是等效的

我不能代表这位维基百科的作者说话，但我猜她不是想让事情简单化以便解释，就是因为她有不太抽象的语言背景，在这些语言中分叉/连接不像Java那么简单

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更新：关于太多线程阻塞，这与

ForkJoinPool

无关。如前所述，

ForkJoinPool

的特殊之处在于工作窃取确实发生在

join

调用中

那么你的问题是什么呢？我担心会有大量线程被阻止等待。但是Doug Lea关于fork-join的论文说，“当工作线程遇到连接操作时，它会处理其他任务（如果可用），直到发现目标任务已经完成（通过isDone）”。所以，我想把所有的子任务分开是一种更好的一致性方法。是的，我已经用一个可能感兴趣的链接更新了我的答案。我还隐式假设两个版本中的

join

都是ForkJoinPool连接。其他同步实际上是阻塞的，只有ForkJoinPool是特殊的。