java.util.concurrent.forkjoinpool.common.parallelism

概述

在Java中，java.util.concurrent.ForkJoinPool是一个用于执行任务的线程池，这个线程池特别适用于那些可以被拆分为多个独立子任务并行执行的任务。ForkJoinPool提供了一种递归的任务执行模型，其中任务不断地分解为更小的子任务，直到满足某个终止条件。这种分治模型使得ForkJoinPool在处理复杂计算任务时具有出色的性能。

ForkJoinPool类有一个名为common的静态属性，这个属性为所有ForkJoinPool实例提供了一个公共的并行度级别，即线程池中的工作线程数量。在这篇文章中，我们将详细介绍java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism的含义、用途以及如何使用它。

`common.parallelism`属性的基本含义

java.util.concurrent.ForkJoinPool类中的common.parallelism属性指定了线程池的并行度级别。并行度级别是指同时运行的工作线程的数量。更具体地说，这个属性表示ForkJoinPool线程池中活跃的工作线程最大数量。

在ForkJoinPool线程池中，如果存在可用的工作线程，那么任务将会被分发给这些工作线程来执行。当工作线程数量达到并行度级别时，新的任务将会进入工作队列等待，直到有空闲的工作线程可用。

common.parallelism属性是一个可读写的属性，可以通过调用ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()方法获取当前的并行度级别。如果需要改变并行度级别，可以通过调用ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism(int parallelism)方法来设置。

适用场景

common.parallelism属性的存在是为了提供一种方便地调整ForkJoinPool线程池的并行度级别的方式。通过调整并行度级别，我们可以根据实际需求来平衡线程的数量和任务的执行效率。

在一般情况下，common.parallelism属性的默认值为当前虚拟机的可用处理器的数量。这是因为ForkJoinPool线程池的设计初衷是针对那些需要高性能并行计算的任务，因此通过将工作线程与处理器绑定，可以最大程度地利用处理器资源。

但是，并不是所有的任务都适合使用默认的并行度级别。在某些特定情况下，通过调整并行度级别可以优化任务的执行效率。下面我们将介绍一些适合调整并行度级别的场景。

1. CPU密集型任务

如果你的任务主要是计算密集型的，与I/O操作相比，CPU的利用率更高，那么你可能需要增加并行度级别来利用更多的处理器资源。在这种情况下，可以将并行度级别设置为大于可用处理器数量的值，以便启动更多的工作线程。

请注意，在CPU密集型任务中过多地增加并行度级别可能会导致线程间的争用，从而降低整体性能。因此，需要根据实际情况进行调整，找到最佳的并行度级别。

以下是一个简单的示例，演示如何设置并行度级别来处理CPU密集型任务：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

public class CPUIntensiveTaskExample {

    public void runCPUIntensiveTask() {
        int parallelism = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism();
        System.out.println("Current parallelism level: " + parallelism);

        // 设置并行度级别为可用处理器数加一
        ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism(parallelism + 1);

        // 执行CPU密集型任务
        ...
    }
}

2. I/O密集型任务

对于I/O密集型任务，其执行时间主要取决于I/O操作的速度，而不是处理器的性能。在这种情况下，过多地增加并行度级别是没有意义的。

默认情况下，common.parallelism属性的值与可用处理器的数量相等，已经足够处理大多数I/O密集型任务。如果你确定任务是I/O密集型的，那么将并行度级别保持为默认值即可。

3. 自定义任务分发策略

common.parallelism属性还可以用于实现自定义的任务分发策略。通过调整并行度级别，我们可以控制任务的负载均衡方式。

一种常见的情况是，在某些任务中存在大量的子任务生成，这些子任务可以并行地执行。如果并行度级别设置得太高，可能会导致每个工作线程都处理大量的子任务，从而影响整体性能。

在这种情况下，可以通过降低并行度级别来降低每个工作线程的负载，以达到更好的负载均衡。以下是一个简单的示例，演示如何通过设置并行度级别来自定义任务分发策略：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

public class CustomTaskDispatchExample {

    public void runCustomTaskDispatch() {
        int parallelism = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism();
        System.out.println("Current parallelism level: " + parallelism);

        // 设置并行度级别为默认值的一半
        ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism(parallelism / 2);

        // 执行需要自定义任务分发策略的任务
        ...
    }
}