前言
“分而治之” 一直是一个有效的处理大量数据的方法。著名的 MapReduce 也是采取了分而治之的思想。简单来说，就是如果你要处理1000个数据，但是你并不具备处理1000个数据的能力，那么你可以只处理其中的10个，然后，分阶段处理100次，将100次的结果进行合成，那就是最终想要的对原始的1000个数据的处理结果。
Fork & Join 的具体含义
Fork 一词的原始含义是吃饭用的叉子，也有分叉的意思。在Linux 平台中，函数 fork（）用来创建子进程，使得系统进程可以多一个执行分支。在 Java 中也沿用了类似的命名方式。
而 Join（） 的含义和 Thread 类的 join 类似，表示等待。也就是使用 fork（） 后系统多了一个执行分支（线程），所以需要等待这个执行分支执行完毕，才有可能得到最终的结果，因此 join 就是表示等待。
在实际使用中，如果毫无顾忌的使用 fork 开启线程进行处理，那么很有可能导致系统开启过多的线程而严重影响性能。所以，在JDK中，给出一个 ForkJoinPool 线程池，对于 fork（） 方法并不急着开启线程，而是提交给 ForkJoiinPool 线程池进行处理，以节省系统资源。
由于线程池的优化，提交的任务和线程数量并不是一对一的关系。在绝大多数情况下，一个物理线程实际上是需要处理多个逻辑任务的。因此，每个线程必然需要拥有一个任务队列。因此，在实际执行过程中，可能遇到这么一种情况：线程A已经把自己的任务都处理完了，而线程B还有一堆任务等着处理，此时，线程A就会“帮助” 线程B，从线程 B的任务队列中拿一个任务来处理，尽可能的达到平衡。值得注意的是：当线程试图帮助别人时，总是从任务队列的底部开始拿数据，而线程试图执行自己的任务时，则从相反的顶部开始拿。因此这种行为也十分有利于避免数据竞争。
我们看看线程池 ForkJoinPool 的一个接口：
/**
* Submits a ForkJoinTask for execution.
*
* @param task the task to submit
* @param <T> the type of the task's result
* @return the task
* @throws NullPointerException if the task is null
* @throws RejectedExecutionException if the task cannot be
* scheduled for execution
*/
public <T> ForkJoinTask<T> submit(ForkJoinTask<T> task) {
if (task == null)
throw new NullPointerException();
externalPush(task);
return task;
}
你可以向 ForkJoinPool 线程池提交一个 ForkJoinTask 任务。所谓 ForkJoinTask 任务就是支持 fork （） 分解以及 join（）等待的任务。 ForkJoinTask 有两个重要的子类，RecursiveAction 和 RecursiveTask。他们粉笔表示没有返回值的任务和可以携带返回值的任务。有点像 Rannable 和 Callable。
下面来要给简单的例子展示 Fork/Join 框架的使用。这里用来计算求和。
/**
* Fork/Join 核心思想：分而治之
*
* 著名的 MapReduce 也是这个思想。将任务进行分解，然后合并所有的结果。
*
*/
public class CountTask extends RecursiveTask<Long> {
/**
* 阀值
*/
static final int THRESHOLD = 10000;
long start;
long end;
public CountTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
/**
* 有返回值的
* @return
*/
@Override
protected Long compute() {
long sum = 0;
// 当阀值小于10000则不分解了
boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
if (canCompute) {
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
} else {
// 2000
long step = (start + end) / 100;
ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<>();
long pos = start;
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long lastOne = pos + step;
if (lastOne > end) {
lastOne = end;
}
//0-2000 个计算任务 * 100
CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
pos += step + 1;
subTasks.add(subTask);
subTask.fork();// fork
}
for (CountTask t : subTasks) {
sum += t.join();
}
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
CountTask task = new CountTask(0, 200000L);
// 将一个大的任务提交到池中
ForkJoinTask<Long> result = forkJoinPool.submit(task);
long res = 0;
try {
// 等待运算结果
res = result.get();
System.out.println("sum = " + res);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
由于计算求和必须需要返回值，因此我们选择了 RecursiveTask 作为任务的模型。首先我们构造了一个大任务，提交给线程池，线程池会返回一个携带结果的任务，通过 get 方法可以得到最终结果。如果执行 get 方法时任务没有结束，那么主线程就会在 get 方法等待。
再看看 CountTask 的实现，首先 CountTask 继承自 RecursiveTask ，可以携带返回值，这里的返回值类型设置为 long，定义一个 THRESHOLD 设置了任务分解的规模，也就是如果需要求和的总数大于 THRESHOLD 个，那么任务就需要再次分解，否则就直接执行。 每次分解时，简单的将原有任务划分成100个规模相等的小任务，并使用 fork（） 提交子任务。之后，等待所有的子任务结束，并将结果再次求和。
再使用 ForkJoin的时候注意：如果任务的划分层次很深，一直得不到返回，那么可能出现两种情况： 第一，系统内的线程数量越来越多，导致性能严重下降。第二，函数的调用层次变的很深，最终导致栈溢出。
此外，ForkJoin 线程池使用一个无锁的栈来管理空闲线程，如果一个工作线程暂时取不到可用的任务，则可能会被挂起，挂起的线程将会被压入由线程池维护的栈中，待将来有任务可用时，再从栈中唤醒这些线程。
总结
本文来源自 《Java 高并发程序设计》，没有什么自己的见解。因为使用场景太少了。不过还是可以看看源码来涨涨姿势的。嘿嘿。
good luck ！！！！
