使用ExecutorService和要执行的任务树

Question

我们遇到了一些问题。 :)

我们希望确保只有N个线程可以随时执行后台任务。 为此，我们使用了一个固定的线程池执行器。 它似乎工作正常。

然后我们发现了一个问题。 假设你有一个类，它使用执行程序做一些并行工作，然后在执行程序线程中调用其他类，这也执行一些并行工作，打算等待它。 这是发生的事情：

• 主线程调用第一级方法。
• 这种方法认为它可以并行化为16个任务并将其分工。
• 16个任务提交给执行者。
• 主线程开始等待其任务完成。
• 假设有四个线程可用，前四个任务分别被选中并运行。 所以队列中还剩下12个任务。
• 现在，其中一个任务调用其他方法。
• 这种新方法认为它可以并行化为2个任务。 让我们说这是并行合并排序的第一步，或者沿着这些排序。
• 2个任务提交给执行者。
• 此线程现在开始等待其任务完成。

嗯，哦。 所以在这一点上，所有四个线程现在都在等待任务完成，但它们正在协作阻止执行者实际运行这些任务。

此问题的解决方案1如下：在向执行程序提交新任务时，如果我们已经在运行所有线程，并且我们已经在其中一个执行程序线程上运行，则运行内联任务。 这个工作正常10个月，但现在我们遇到了问题。 如果它提交的新任务仍然相对较大，那么您可能会遇到新任务阻止该方法将其他任务添加到队列的情况，否则其他工作线程可以接收该任务。 因此，当线程正在处理内联工作时，会出现大量延迟。

是否有更好的解决方案来执行可能无限制的后台任务树的核心问题？ 我知道.NET等同于执行程序服务具有从队列中窃取的某种内置能力，这可以防止发生原始死锁问题，据我所知，这是一种理想的解决方案。 但是在Java土地上呢？

Answer 1

Java 7具有ForkJoinPool的概念，允许任务通过将其提交给相同的Executor来“分离”另一个任务。 然后给它选择稍后尝试“帮助加入”该任务，如果它尚未运行则尝试运行它。

我相信通过简单地将Executor与FutureTask相结合，可以在Java 6中完成同样的事情。 像这样：

public class Fib implements Callable<Integer> {
    int n;
    Executor exec;

    Fib(final int n, final Executor exec) {
        this.n = n;
        this.exec = exec;
    }

    /**
     * {@inheritDoc}
     */
    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        if (n == 0 || n == 1) {
            return n;
        }

        //Divide the problem
        final Fib n1 = new Fib(n - 1, exec);
        final Fib n2 = new Fib(n - 2, exec);

        //FutureTask only allows run to complete once
        final FutureTask<Integer> n2Task = new FutureTask<Integer>(n2);
        //Ask the Executor for help
        exec.execute(n2Task);

        //Do half the work ourselves
        final int partialResult = n1.call();

        //Do the other half of the work if the Executor hasn't
        n2Task.run();

        //Return the combined result
        return partialResult + n2Task.get();
    }

}        

Answer 2

您可以使用回调而不是让您的线程等待任务完成。 您的任务本身需要回调，因为他们提交了更多任务。

例如：

public class ParallelTask implements Runnable, Callback {
  private final Callback mCB;
  private final int mNumChildTasks;
  private int mTimesCalledBack = 0;
  private final Object mLock = new Object();
  private boolean mCompleted = false;
  public ParallelTask(Callback cb) {
    mCB = cb;
    mNumChildTasks = N; // the number of direct child tasks you know this task will spawn
    // only going down 1 generation
    // of course you could figure this number out in the run method (will need to be volatile if so)
   // just as long as it is set before submitting any child tasks for execution
  }

  @Override
  public void run() {
    // do your stuff
    // and submit your child tasks, but don't wait on them to complete
    synchronized(mLock) {
      mCompleted = true;
      if (mNumChildTasks == mTimesCalledBack) {
        mCB.taskCompleted();
      }
    }
  }

  // Callback interface
  // taskCompleted is being called from the threads that this task's children are running in
  @Override
  public void taskCompleted() {
    synchronized(mLock) {
      mTimesCalledBack++;
      // only call our parent back if our direct children have all called us back
      // and our own task is done
      if (mCompleted && mTimesCalledBack == mNumChildTasks) {
        mCB.taskCompleted();
      }
    }
  }
}

在主线程中，您提交根任务并注册一些要执行的回调。

由于所有子任务在子项报告完成之前都不会报告完成，因此在完成所有操作之前不应调用根回调。

我在运行中写了这个并没有测试或编译它，所以可能会有一些错误。

Answer 3

似乎问题是任务也试图并行化自己，这使得难以避免资源限制。 你为什么需要这样做？ 为什么不总是内联运行子任务？

如果您已经通过并行化充分利用了cpu，那么通过将工作再次划分为更小的任务，您将不会在完成整体工作方面购买太多。