Java Parallel fork/join

Dalam Tulisan kali ini saya ingin sedikit berbagi pengalaman tentang hal-hal terbaru yang nanti akan keluar di java 8. Seperti kita ketahui, nanti rencananya akan ada sedikit pembaruan terhadap rilis selanjutnya dari java, antara lain adanya lambda expression, bulk operation, method-reference, dan yang paling keren nanti adalah adanya optimasi parallel-computing dengan bantuan teknik fork/join.

Optimisasi dengan metode fork/join ini mengambil keuntungan dari kemampuan multicore processor. Sehingga multithread tidak dicoding secara manual, akan tetapi tinggal menerapkan implementasinya.  Agar bisa menggunakan konsep fork/join ini, terlebih dahulu anda harus menyediakan jdk8 beserta IDE yang sesuai. Bagi pengguna eclipse petunjuknya bisa dilihat di link berikut:
 http://www.oracle.com/technetwork/articles/java/lambda-1984522.html

Setelah saya mencoba mengimplementasikan teknik ini pada sebuah  percobaan sederhana, yakni simulasi SPH, ternyata terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara menggunakan teknik ini dengan tidak menggunakan teknik ini. Dalam simulasi SPH tersebut, partikel yang digunakan sejumlah 2500. Ketika tidak menggunakan teknik fork/join simulasi yang dilakukan agak tersendat-sendat. Hal ini dapat dilihat pada video berikut:



Sementara ketika teknik fork/join digunakan hasil simulasinya menjadi mulus, yang dapat dilihat pada video berikut:



Adapun sedikit potongan kode bagaimana mengimplementasikan konsep ini ke dalam project yang dibuat---disamping sudah dijelaskan pada tutorial di atas---dapat dilihat pada snippet berikut:

	package org.fjr.collision;
	import java.util.ArrayList;
	import java.util.concurrent.RecursiveAction;
	import org.fjr.particle.SPHParticle;
	public class ParalelProcess extends RecursiveAction {
	/**
	*
	*/
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	Process process;
	int numgridX;
	int numGridY;
	ArrayList<Integer> hash[][] ;
	ArrayList<SPHParticle> allParticle;
	int length;
	int batasBawah;
	Interaction<SPHParticle> interaction;
	public ParalelProcess(Process process,
	Interaction<SPHParticle> interaction, int batasBawah, int length) {
	this.process = process;
	this.interaction = interaction;
	numgridX = process.getGridX();
	numGridY = process.getGridY();
	hash = process.getHash();
	allParticle = process.getAllParticle();
	this.batasBawah = batasBawah;
	this.length = length;
	}
	private void doubleInteraction(Interaction<SPHParticle > interaction) {
	for (int i = batasBawah; i <batasBawah + length ; i++) {
	int hcell = process.checkX(allParticle.get(i).getX());
	int vcell = process.checkY(allParticle.get(i).getY());
	for (int nx = -1; nx < 2; nx++) {
	for (int ny = -1; ny < 2; ny++) {
	int xc = hcell + nx;
	int yc = vcell + ny;
	if (xc > -1 && xc < numgridX && yc > -1 && yc < numGridY
	&& hash[xc][yc].size() > 0) {
	for (int a = 0; a < hash[xc][yc].size(); a++) {
	Integer ne = (Integer) hash[xc][yc].get(a);
	if (ne != null && ne.intValue() != i)
	interaction.calculate(allParticle.get(i),
	allParticle.get(ne.intValue()));
	}
	}
	}
	}
	}
	}
	@Override
	protected void compute() {
	int bagi = length/ 2;
	if(length <100){
	doubleInteraction(interaction);
	return;
	}
	ParalelProcess p1 = new ParalelProcess(process, interaction, batasBawah , bagi);
	ParalelProcess p2 = new ParalelProcess(process, interaction , batasBawah + bagi , length- bagi);
	invokeAll(p1, p2);
	}
	}

view raw ParalelProcess.java hosted with ❤ by GitHub