Java RecursiveTask叉和计算

Question

我有使用RecursiveTask的febunacci算法代码，我在

https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/RecursiveTask.html

代码1

public class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
   final int n;
   public Fibonacci (int n) { this.n = n; }
   public Integer compute() {
     if (n <= 1)
        return n;
     Fibonacci  f1 = new Fibonacci(n - 1);
     f1.fork();
     Fibonacci  f2 = new Fibonacci(n - 2);
 return f2.compute() + f1.join();

   }
   public static void main(String args[]){
       ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();

        RecursiveTask task = new Fibonacci(30);
        long startTime1=System.currentTimeMillis();;
        Integer O=(Integer) fjpool.invoke(task);
        long endTime1 =  System.currentTimeMillis();
        long duration1 = (endTime1 - startTime1);
        System.out.println(duration1);

   }}

这段代码在83ms中执行，我修改了它。

代码2

public class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
   final int n;
   public Fibonacci (int n) { this.n = n; }
   public Integer compute() {
     if (n <= 1)
        return n;
     Fibonacci  f1 = new Fibonacci(n - 1);

     Fibonacci  f2 = new Fibonacci(n - 2);
 return f2.compute() + f1.compute();

   }
   public static void main(String args[]){
       ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool();

        RecursiveTask task = new Fibonacci(30);
        long startTime1=System.currentTimeMillis();;
        Integer O=(Integer) fjpool.invoke(task);
        long endTime1 =  System.currentTimeMillis();
        long duration1 = (endTime1 - startTime1);
        System.out.println(duration1);

   }}

现在，在20 me中执行的这段代码可以有人解释为什么第二步速度更快，我阅读了文档，它说叉异步执行，然后运行慢于使用计算。

Answer 1

第一种解决方案可能执行得很差，因为最小的子任务太小，不值得拆分。

RecursiveTask task = new Fibonacci(30);

相反，就像几乎所有的叉/连接应用程序的情况一样，您可以选择一些最小粒度大小(例如这里的30 )，对于这些粒度大小，您总是顺序地解决而不是细分。

记住，当涉及到要并行化的更大的数据集时，Fork/Join框架是巨大的。

来源

https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/RecursiveTask.html

Answer 2

因为+compute()不使用池中的新线程，并且它不是在池托管线程中运行的。当池调用了许多RecursiveTasks时，您将看到+join()的并行性好处。然后，如果计算方法中存在等待或阻塞，则它的线程将被其他任务使用。所以会有更少的线程。