面試高頻考點!ForkJoinPool 到底是什么?怎么用?
面试高频考点!ForkJoinPool 到底是什么?怎么用?
说到 ForkJoinPool,我都想吐槽自己当年第一次面试优惠券后台开发岗时的囧样。简历写了一条“熟悉Java高并发”,面试官冷不丁就来一句:“那 ForkJoinPool 你用过么?说说原理。”
我愣住三秒,脑中疯狂回忆那本《Java并发编程实战》,恨不得立刻 Ctrl+F 搜索答案……
其实你有没有发现,只要是分治思想、性能瓶颈、数据量大,面试官基本都不会放过 ForkJoinPool。
“池子”里的故事
ForkJoinPool 的设计其实挺“中二”的:
“我能把大活拆成小活,多线程一起干,然后把小活的结果合到一块!”
用图说就是这样:
- 主线程扔一个大任务进池子
- 任务自我分裂:fork(划分!)
- 小任务各自跑,跑完自己的递归
- 最后结果 join 合并,回归团队
这套路,和小时候写作文分段落、最后总结“升华中心思想”,一个道理。
代码场景一览
假如你要搞一个超长数组的求和,直接 for 循环当然没啥挑战性,ForkJoinPool 玩的就是把这活拆开。
核心写法一般就长这样:
RecursiveTask<Long> task = new RecursiveTask<Long>() {
protected Long compute() {
if (end - start < THRESHOLD) return serialSum();
int mid = (start + end) / 2;
invokeAll(leftTask, rightTask); // fork
return leftTask.join() + rightTask.join(); // join
}
};
// ForkJoinPool.commonPool().invoke(task);
- 先判断“大不大”,“小活”直接干
- 不够小?拆!递归左、右
- 分完之后,用 join 拼两边结果
那时候我看着 RecursiveTask 这种“骚操作”,真有点像世家大族老爷子分家产——分完还得揉一把。
踩坑瞬间
如果你以为 ForkJoinPool 只是 submit 一下就万事大吉……哥们,我劝你三思。这货暗藏着若干坑:
- 递归拆分过头:阈值(THRESHOLD)设置太小,CPU 忙得团团转,反而性能暴跌。
- 异常处理:谁能想到 join() 拿到的结果有可能是个 Exception?
- 线程资源爆炸:忘记用共享池,自己 new 太多池子,分分钟 OOM 了解一下。
- 死锁隐患:fork 太深,队列卡住,主线程在 join 上等,分分钟卡成一锅粥。
我有次写个递归拆分,阈值没调好,直接把自己的电脑风扇转成了直升机。
经验启示
说到经验,总结几个面试必打卡的 tips:
| 小贴士 | 踩坑背景 |
|---|---|
| 阈值别乱设 | 会不会比串行更慢?自己 benchmark 下! |
| 推荐用 commonPool | 除非你真有超严需求,不要 new 池子 |
| 只做 CPU 密集 | IO任务用它?面试官都替你害臊…… |
| 结果得 check 异常 | join 后记得 try-catch |
还有,场景选用很重要,真没那么多高并发大数据场合,别动不动就 ForkJoinPool。问到原理时,夸夸它的“工作窃取(work stealing)”特性,吹一下它怎样避免线程饥饿,分分钟加分。
再补一句:
有时候你觉得自己很懂 ForkJoinPool,结果一上手,Bug 全都自己招呼自己。
所以代码多写,多扒源码,面试就游刃有余。
下次再刷高并发面试题,别怂,和 ForkJoinPool,和谐共处。
如果你也有过和面试官 ForkJoinPool 斗智斗勇的瞬间,欢迎评论区一起吐槽!
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