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Fork/Join Framework

Scopriamo i vantaggi del framework Fork/Join, introdotto in Java come strumento per sfruttare al meglio le CPU multicore.
Scopriamo i vantaggi del framework Fork/Join, introdotto in Java come strumento per sfruttare al meglio le CPU multicore.
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Il framework Fork/Join è comparso per la prima volta con la versione 7 di Java come strumento per sfruttare al meglio le CPU multicore utilizzando un approccio "dividi e conquista". Il framework divide (fork) ricorsivamente il problema principale in sotto-task più piccoli fino a quando sono sufficientemente semplici da poter essere eseguiti in modo asincrono. La fase di Join raccoglie ricorsivamente i risultati di ciascun sotto-task unendoli nel risultato finale. Per fornire l'esecuzione parallela, il framework utilizza un pool di Thread chiamato
ForkJoinPool che gestisce Threads del tipo ForkJoinWorkerThread.

Il ForkJoinPool è un'implementazione dell'ExecutorService che gestisce quelli che vengono chiamati Worker Threads. Essi eseguono un task alla volta ed il ForkJoinPool non crea un Thread separato per ogni task, invece ogni Thread nel pool ha la sua coda di task da eseguire. Un Worker Thread recupera i suoi task dalla testa della coda, ma quando quest'ultima è vuota il Thread può recuperare task dalla parte finale della coda di altri Worker Thread occupati nell'elaborazione.

Questo tipo di approccio minimizza la possibilità che i Threads debbano competere per l'esecuzione di Task e riduce il numero di volte che un Thread deve cercare del lavoro da svolgere. Questo processo è noto come Work Stealing Algorithm.

Come esempio pratico, utilizziamo il Fork/Join framework per implementare l'algoritmo MinMax che riceve in input un vettore di interi e restituisce il valore minimo e massimo del vettore. La sua implementazione è ricorsiva e si articola nei seguenti step:

  1. Se la dimensione del vettore è 2 allora determina il minimo ed il massimo confrontando i valori e restituisci il risultato.
  2. Altrimenti dividi ricorsivamente il vettore in due sottovettori, applica il passo 1 a ciascun vettore e prosegui con il passo successivo.
  3. Attendi i risultati dei due sotto-task.
  4. Confronta i risultati determinando il minimo ed il massimo dai minimi e massimi dei sotto-task e restituisci il nuovo risultato.

Applichiamo l'algoritmo ad un vettore di esempio di 8 elementi indicizzato quindi da 0 a 7. Lo step 1 ha esito negativo, il vettore viene allora suddiviso in due parti da 4 e per ciascuna di esse si esegue il passo 1 attendendo i risultati (punto 3). Abbiamo quindi effettuato un fork del vettore di partenza e attendiamo i risultati dei due sotto-task sui vettori da 4 elementi per effettuare il join dei risultati.

Ciascun sotto-task sul vettore da 4 elementi effettua un nuovo fork (passo 1 ha esito negativo) ottenendo finalmente due sottovettori da 2 elementi. Abbiamo quindi 4 vettori da 2 elementi sui ciascuno dei quali il passo 1 ha finalmente esito positivo, ognuno di questi sotto-task ritorna quindi un risultato min-max. I task in attesa del loro completamento ricevono i risultati e li utilizzano (join) per comporre il nuovo risultato min-max, il processo di join continua a ritroso nella fase ricorsiva ottenendo il risultato finale min-max dell'algoritmo:

Figura 1. Fork-Join algoritmo Min-Max.
Fork-Join algoritmo Min-Max


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