面向fork-join框架的软件重构及性能分析

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1、向Fork/Join框架的软件重构及性能分析摘要：针对目前对于Fork/Join框架应用和性能分析的相关工作还不多的现状，以JGF基准测试程序套件为基础，对其中的series、crypt、sparsematmult和sor等程序使用Fork/Join框架进行重构，并以series程序为例，详细地说明了重构的过程。在实验中，首先，测试了每个程序在不同阈值下使用Fork/Join框架分别递归1、2、3次执行程序的时间，进而选择相对较好的阈值；然后，对每个程序使用Fork/Join框架和使用Thread的执行时间进行了对比；此外，测试了重构后的程序在执行

2、过程中任务窃取的情况。实验结果表明，Fork/Join框架执行时间与多线程执行时间相比，平均降低了14.2%；对于series程序，当数据大小为sizeC且线程个数为2时，Fork/Join框架执行时间比多线程执行时间降低高迗40%,可见，在多核处理器平台上应用Fork/Join框架比使用多线程将获得更好的性能。关键词：Fork/Join框架；软件重构；工作窃取；性能分析中图分类号：TP311文献标志码：A0引言随着多核处理器的普及和众核处理器的发展，面向多核的并行编程已经成为了高性能计算领域的研究热点。与传统的串行程序设计相比，并行编程不仅可以缩

3、短任务执行的时间，而且能更加充分地利用多核处理器资源，提高任务执行的效率［1］。因此，越来越多的人开始关注并行编程，并在多核平台使用并行程序设计技术。JDK1.7中提出的Fork/Join框架是并行编程中一个经典的编程框架，它可以适应多核时代并行编程的要求。Fork/Join框架的思想是分而治之，即将所要执行的任务分解为多个子任务并行执行。该框架的核心是工作窃取，当一个线程将自身任务队列中全部任务执行完毕后，会从其他未执行完毕的线程任务队列中窃取任务执行，从而帮助其他线程尽快地执行完毕，这样既可以缩短程序执行的时间，又能够充分发挥多核计算机的资源优

4、势。目前，国内外针对Fork/Join框架的研究很多。文献［2］中对JDK1.7中Fork/Join框架的基本原理、设计方法和实现机制进行了详细的介绍。文献［3］中通过典型案例详细的介绍了Fork/Join框架的应用，例如，如何应用Fork/Join框架建立ForkJoinPool、加入任务等。在国内，Wang等［4］对多处理器系统下Fork/Join程序的响应时间进行了研究。刘振英等［5］针对Fork/Join任务图，提出了一个基于任务复制的静态调度算法TSAFJ。虽然目前对于Fork/Join框架已有了一些研究，但对于Fork/Join框架的应

5、用及性能分析的相关研究还有待于进一步研究。针对这一问题，本文应用Fork/Join框架对JGF基准测试程序［6］中的series、crypt、sparsematmult和sor等程序进行了重构，将程序中单线程顺序执行的代码重构为Fork/Join框架并行执行的代码。在实验中，测试并分析了阈值大小对Fork/Join框架执行程序的影响，并在两种实验环境下测试了每个程序使用Fork/Join框架和多线程的执行时间。此外，测试了重构后的程序在执行过程中任务窃取的情况。1相关工作Dig等［7］提出了一个软件并行化重构工具CONCURRENCER，该工具可以

6、将串行的Java代码重构为并行的Java代码，通过使用java.util,concurrent并发库将线程操作转换为使用Fork/Join框架。Lujan等［8］对Fork/Join框架的扩展版本DIF0J0框架的应用、实现与性能进行了深入的研究，通过对比Fork/Join框架的性能，对DIF0J0的性能进行了评估。Ojail等［9］针对多核嵌入式系统中更细粒度的并行任务的调度问题，提出了一种轻量级的Fork/Join框架一一ATAM,并通过实验证明，ATAM框架的应用可以取得更加理想的加速比，明显优于本领域的其他技术方法。Lui等［10］通过对多

7、重处理环境下Fork/Join并行程序的计算时间的界限进行研究，提出了一种算法来获取预期执行时间的上限与下限。Nelissen等［11］通过研究提出了一种调度Fork/Join并行实时任务的新算法。Gao等［12］提出了一种静态的、平均的案例分析方法，该方法被称之为M0QA法，可以对Fork/Join框架执行的程序进行分析，以并行快速排序程序为例，验证了该分析方法准确性更高。杨峰等［13］针对广义Fork/Join任务图提出了基于遗传算法的调度算法，该算法将遗传算法和任务复制相结合，有效地缩短了得到最优结果的时间。梁珊珊等［14］提出了一种带通信限

8、制的Fork/Join图调度算法CCTD，通过实验表明，CCTD算法是一种适应性强的、高效的Fork/Join图调度算法;