分叉会合模型
在并行计算中，分叉会合模型是设置和执行并行程序的一种方式，使得程序在指定一点上“分叉”（fork）而开始并行执行，在随后的一点上“会合”（join）并恢复顺序执行。并行区段可以递归的fork，直到达到特定的任务粒度（granularity）。Fork–join可以被视为是一种并行设计模式[1]:209 ff.，它最早由马尔文·康威公式化于1963年[2][3]。
概述
通过递归的嵌套fork–join计算，可以获得并行版本的分治范型，表达为如下一般性伪代码[4]：
解决(问题):
if 问题足够小:
直接解决问题 (顺序算法)
else:
for 部份 in 细分(问题)
fork 子任务来解决(部份)
join 在前面的循环中生成的所有子任务
return 合并的结果
例子
mergesort(A, lo, hi):
if lo < hi: // 至少有一个输入元素
mid = ⌊lo + (hi - lo) / 2⌋
fork mergesort(A, lo, mid) // 分叉出子任务处理第一个递归调用，它(潜在的) 并行于主任务
mergesort(A, mid, hi) // 主任务处理第二个递归调用
join
merge(A, lo, mid, hi)
第一个递归调用是“分叉出”的（forked off），这意味着它可以在单独的线程中的执行，从而并行于这个函数的后续部份，直到join导致所有线程同步化。尽管join看起来很像一个屏障（barrier），但二者并不相同，因为各个线程在一个屏障之后将继续工作，而在join之后只有一个线程继续工作[1]:88。
在上述伪码中第二个递归调用不是分叉的；这是故意为之的，因为分叉任务是要付出代价的。如果把二个递归调用都设置为子任务，主任务在被阻塞在join之前将没有任何额外的工作可以进行[1]。
实现
在fork–join模型的实现中，fork的典型的是任务、纤程即轻量级线程，而非操作系统级别的“重量级”线程或进程，并使用线程池来执行这些任务：fork原语（primitive）允许编程者指定“潜在的”并行，由实现机制接着把它们映射（map）到实际的并行执行之上[1]。这么设计的原因是建立新线程趋于导致很大的开销[4]。
在fork–join编程中用到的轻量级线程，典型的有它们自己的调度器，调度器典型的采用工作抢断策略，并将这些线程映射到底层的线程池。这种调度器比全特征的抢占式操作系统调度器要简单的: 通用的线程调度器必须处理针对锁的阻塞，而在fork–join范型中，线程只阻塞在join点上[4]。
在OpenMP框架中，Fork–join是主要的并行执行模型，尽管OpenMP实现可以支持也可以不支持并行段落的嵌套[6]。支持它的还有：Java concurrency框架[7]、微软.NET的任务并行库[8]和Intel的线程建造块（TBB）[1]。Cilk编程语言有对fork和join的语言级别支持，其形式为spawn和sync关键字[4]或Cilk Plus中的cilk_spawn和cilk_sync[1]。
参见
引用
- ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Michael McCool; James Reinders; Arch Robison. Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation (PDF). Elsevier. 2013 [2019-12-03]. （原始内容存档 (PDF)于2018-11-23）.
- ^ Melvin E. Conway. A multiprocessor system design. Fall Join Computer Conference: 139–146. 1963. doi:10.1145/1463822.1463838.
- ^ Nyman, Linus; Laakso, Mikael. Notes on the History of Fork and Join (PDF). IEEE Annals of the History of Computing (IEEE Computer Society). 2016, 38 (3): 84–87 [2019-12-03]. doi:10.1109/MAHC.2016.34. （原始内容存档 (PDF)于2019-08-28）.
- ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 Doug Lea. A Java fork/join framework (PDF). ACM Conference on Java. 2000 [2019-12-03]. （原始内容存档 (PDF)于2019-10-24）.
- ^ Cormen, Thomas H. ; Leiserson, Charles E. ; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford. Introduction to Algorithms 3rd. MIT Press and McGraw-Hill. 2009 [1990]. ISBN 0-262-03384-4.
- ^ Blaise Barney. OpenMP. Lawrence Livermore National Laboratory. 12 June 2013 [5 April 2014]. （原始内容存档于2019-12-18）.
- ^ Fork/Join. The Java Tutorials. [5 April 2014]. （原始内容存档于2019-11-02）.
- ^ Daan Leijen; Wolfram Schulte; Sebastian Burckhardt. The design of a Task Parallel Library. OOPSLA. 2009.
