• 분할 후 정복 방식으로 태스크 처리

• Work-Stealing 매커니즘

  • 각 스레드는 자신의 태스크 큐를 갖고 있고, 대기 중인 스레드는 다른 스레드의 큐 뒤쪽에서 태스크를 훔쳐와 실행할 수 있음

  <aside>

  전통적인 스레드 풀

  고정된 개수의 스레드 유지.

  대기 중인 유휴 스레드가 공유 큐에 있는 태스크를 가져감

  But, 이렇게 하면 스레드가 태스크를 가져가기 위해 경쟁하게 되고 오버헤드 발생함.

  • 락이나 조건변수같은 명시적 동기화 기법에 의존하여 태스크 접근이나 스레드 동기화 관리 </aside>

• RecursiveTask

  • 포크 조인 분할을 위해 특별히 설계된 클래스, 태스크를 분할하기 위한 프레임워크 제공

• fork()

  • 서브태스크를 비동기적으로 스레드 풀에 제출하며, 현제 스레드의 데크에 추가함(쪼개기)

• compute(), join()

  • compute(): 현재 실행 중인 스레드에서 직접 호출
  • join(): 이전 fork()했던 작업이 끝날때까지 기다림(합치기)

if (작업이_충분히_작다면) {
    return 직접_계산();
} else {
    MyTask left = new MyTask(절반);
    MyTask right = new MyTask(나머지);
    
    left.fork(); // 비동기 실행
    return right.compute() + left.join(); // 직접 계산 + 결과 합치기
    return left.join() + right.compute(); // 잘못된 코드
}

compute()가 join() 뒤에 위치한다면?

정상적으로 동작하지 않음.

left에 대한 fork()후 곧바로 join()으로 인해 현재 스레드는 블로킹되고 right부분을 그 이후에 처리하게 되므로 병렬 이점이 사라짐.

워커 스레드와 도둑 스레드가 동시에 같은 큐에 접근한다면?

경합이 발생함.

그래서 이를 최소화하기 위해 두 스레드가 큐의 서로 다른 끝에서 태스크를 가져가도록 설계

CAS 연산

락을 획득하는 대신, 변수의 현재 값을 예상 값과 비교하고, 두 값이 일치할 때만 새 값으로 교체

→ ForkJoinPool도 이를 활용해서 큐 관리함

→ Java의 VarHandle로 원자적 연산을 사용해 저수준에서 변수에 접근할 수 있음

블로킹이 없고 락을 획득하고 해제하는 데 드는 오버헤드를 줄일 수 있음.

경합이 심하지 않을 때 효율적