并行编程中的任务设计与Fork/Join技术

### 并行编程中的任务设计与Fork/Join技术 在当今的计算领域，处理计算密集型问题时，并行编程成为了提高性能的关键手段。本文将深入探讨并行编程中的一些核心概念和技术，特别是Fork/Join并行分解技术。 #### 1. 并行编程概述 并行程序旨在利用多个CPU来解决计算密集型问题，其主要性能目标通常是吞吐量和可扩展性。吞吐量指的是单位时间内能够执行的计算数量，而可扩展性则是指在增加计算资源时程序性能提升的潜力。此外，并行性还可能改善服务的响应延迟。 然而，在Java编程语言中实现并行性面临着一些挑战。其中一个主要挑战是构建可移植的程序，这些程序既要能在多CPU环境中充分利用资源，又要能在单处理器和分时共享的多处理器上良好运行。一些经典的并行编程方法可能无法很好地满足这些目标，因为它们可能假设了特定的架构、拓扑结构或处理器能力等固定环境约束，这与常见的JVM实现不太匹配。 本文将重点关注基于任务的三种设计类型：Fork/Join并行性、计算树和屏障。这些技术可以生成高效的程序，在多CPU环境中充分利用资源，同时保持可移植性和顺序执行的效率。 #### 2. Fork/Join并行分解 Fork/Join分解依赖于顺序算法设计中常见的分治技术的并行版本。其解决方案的伪代码形式如下： ``` pseudoclass Solver { // Pseudocode // ... Result solve(Param problem) { if (problem.size <= BASE_CASE_SIZE) return directlySolve(problem); else { Result l, r; IN-PARALLEL { l = solve(lefthalf(problem)); r = solve(rightHalf(problem)); } return combine(l, r); } } } ``` 发明一个分治算法需要一定的努力和灵感，但许多常见的计算密集型问题都有类似形式的已知解决方案。例如，快速排序、归并排序以及许多数据结构、矩阵和图像处理算法等顺序递归分治设计，在递归任务完全独立时很容易并行化。 #### 3. 任务粒度和结构 在实现Fork/Join设计时，许多设计因素都围绕着任务粒度展开： - **最大化并行性**：一般来说，任务越小，并行的机会就越多。使用许多细粒度的任务而不是少数粗粒度的任务可以让更多的CPU保持忙碌，改善负载平衡、局部性和可扩展性，减少CPU相互等待的时间百分比，从而提高吞吐量。 - **最小化开销**：与顺序解决方案相比，基于任务的编程中创建和管理并行处理任务的对象会带来一些不可避免的开销。创建和使用任务对象比创建和使用栈帧更昂贵，并且可能会增加参数和结果数据的传输量，影响垃圾回收。因此，当只有少数粗粒度任务时，总开销最小。 - **最小化争用**：如果每个任务频繁与其他任务通信或必须等待其他任务持有的资源，并行分解就不会带来太大的加速。任务应该尽可能保持独立，减少对共享资源、全局变量、锁和其他依赖项的使用。 - **最大化局部性**：每个子任务应该只处理问题的一小部分，不仅在概念上如此，在底层资源和内存访问模式上也是如此。良好的局部性引用重构可以显著提高现代高度缓存的处理器的性能。 #### 4. 框架 对于任务粒度和相关任务结构问题，没有通用的最优解决方案。任何选择都代表了一种折衷，以最好地解决手头问题的各种竞争因素。不过，可以构建轻量级的执行框架来支持广泛的选择。 `util.concurrent` 中的一个框架将所有任务限制为 `FJTask` 类的子类。以下是 `FJTask` 类的主要方法概述： ```java abstract class FJTask implements Runnable { boolean isDone(); // True after task is run void cancel(); // Prematurely set as done void fork(); // Start a dependent task void start(); ```