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Java 7 から
タスクを並列に処理するためのフレームワーク

基本的に再帰処理でタスクを分割する (擬似コード)

doSomething (List<task> tasks) {
  if (tasks は小さい) {
    task を処理する
  }

  task1 = tasks.分割(前半);
  task2 = tasks.分割(後半);

  task1.fork(); // 別スレッドで実行スケジュール
  result2 = task2.compute(); // 同じスレッドで実行

  result1 = task1.join(); // 実行終了待ち

  // 前半部の処理結果と後半部の処理結果をマージする
  return merge(result1, result2);
}

サンプル (テイラー展開でπを求める)

package com.mycompany.sandbox;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinExam {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkjoin = new ForkJoinPool();
        System.out.println(forkjoin.invoke(new TaylorPi()));
    }    
}

class TaylorPi extends RecursiveTask<Double> {

    private List<Long> data;
    
    public TaylorPi() {
        data = new ArrayList<>();
        for (long l = 0L; l < 10_000_000L; l++) {
            data.add(l);
        }
    }
    
    public TaylorPi(List<Long> data) {
        this.data = data;
    }
    
    @Override
    protected Double compute() {
        if (data.size() == 1) {
            // データが短ければ自分で処理する
            long l = data.get(0);
            return 4.0 / (double)(((l & 1) == 0 ? 1L : -1L) * (2L * l + 1L));
        }
        
        // データを分割して、並列実行する
        int i = data.size() / 2;
        
        // 前半部分は別スレッドで実行
        TaylorPi task1 = new TaylorPi(data.subList(0, i));
        task1.fork();
        
        // 後半部分は逐次実行し、前半部分の終了を待つ
        TaylorPi task2 = new TaylorPi(data.subList(i, data.size()));
        return task2.compute() + task1.join();
    } 
}

3.1415925535897915

テイラー展開ならこれくらいが限界かな。あと、これくらいなら fork-join しないほうが速い

Double を返すタスク	RecursiveTask?<Double>
処理結果を返さないタスク	RecursiveAction?

同期呼び出し	Double	ForkJoinPool?#invoke(RecursiveTask?<Double>)
非同期呼び出し	Future<Double>	ForkJoinPool?#submit(RecursiveTask?<Double>)
非同期呼び出し(突き放し実行)	void	ForkJoinPool?#execute()

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