ConcurrentHashMap
在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率近100%。因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，会死循环的获取Entry。
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2); Thread t = new Thread(new Runnable(){ public void run(){ for(int i = 0; i < 1000; i++){ new Thread(new Runnable(){ public void run(){ map.put(UUID.randomUUID().toString(), ""); } }, "ftf" + i).start(); } } }, "ftf"); t.start(); t.join();
HashTable使用synchronized保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率低下。当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态访问。HashTable在多个线程访问的时需要竞争同一把锁，因此效率低下。ConcurrencyHashMap采用锁分段技术。先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁(ReentrantLock)，在ConcurrencyHashMap中扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HasnEntry数组里的元素，党对HashEntry数组的数据进行修改时，必须先获取与它对应的Segment的锁。
ConcurrentHashMap的初始化方法是通过initialCapacity，loadFactor和concurrencyLevel等几个参数来初始化segment数组，段偏移量segmentShifr，段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组来实现的。
if(concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; int sshift = 0; int ssize = 1; while(ssize < concurrencyLevel){ ++sshift; ssize <<= 1; } segmentShift = 32 - sshift; segmentMask = ssize - 1; this.segments = Segment.newArray(ssize);
segments数组的长度ssize是通过concurrencyLevel计算得出的。为了能通过按位与的散列算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of-two size)，所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。concurrencyLevel的最大值是65535，这意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。
segmentShift和segmentMask需要在定位segment时的散列算法里使用。sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移动4次，所以sshift为4。segmentShift用于定位参与散列运算的位数，segmentShift等于32（ConcurrentHashMao的hash*(输出的最大数是32位）减sshift，即2。segmentMask是散列运算的掩码，等于ssize减1，即15。掩码的二进制各个位的值都是1.因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。
初始化每个segment
输入参数intialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。
if(initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY){ initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; } int c = initialCapacity / ssize; if(c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = 1; //segment中的HashEntry数组的长度 while(cap < c) cap <<= 1; for(int i = 0; i < this.segments.length; ++i) this.segments[i] = new Segment<K, V>(cap, loadFactor); //segment的容量threshold=(int)cap*loadFactor。默认情况下，initialCapacity是16，loadFactor是0.75，cap为1，threshod为0
定位Segment
ConcurrentHashMap会使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再散列。再进行散列的目的是减少散列冲突，使元素能够均匀地分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率、
private static int has(int h){ h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10); h += (h << 3); h ^= (h >>> 6); h += (h << 2) + (h << 14); return h ^ (h >>> 16); }
ConcurrentHashMao通过散列算法定位segment。默认情况下，segmentShift为28，segmentMask为15，在散列后的数最大是32位的二进制数据，向右无符号移动28位(让高4位参加到散列运算中)，
final Segment<K, V> segmentFor(int hash){ return [segments(hash >>> segmentShift) & segmentMask]; }
ConcurrentHashMap的操作
get()：先经过一次散列，然后在使用这个散列值通过算咧运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素。get整个过程都不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。get方法里将要使用的共享变量都定义成了volatile类型。因为Java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作会优先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也可以拿到最新值。定位HashEntry和定位的Segment的散列算法虽然都是与数组的长度减去1再相"与"，定位Segment使用的是元素的hashcode通过再散列后得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用过的是散列后的值。
public V get(Object key){ int hash = hash(key.hashCode()); return segmentFor(hash).get(key, hash); }
put()：put需要对共享变量进行写入操作，所以在操作共享变量是必须加锁。put先定位到Segment，然后在Segment里面进行插入操作。插入操作经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二部定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组里面。
是否需要扩容：在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold)，若超过阈值，则对数组进行扩容。Segment的扩容判断比HashMap更恰当，若HashMap在插入元素后判断元素已经达到容量后再进行扩容，之后若没有新元素插入，则HashMap就进行了无效的扩容
如何扩容：在扩容时，先创建一个容量是原来容量二倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组中，ConcurrentHashMap只会对某个segment进行扩容。
size()：统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小。ConcuurentHashMap先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小。若统计过程中容器的count发生了变化(使用modCount变量，在put，remove和clean方法元素操作前将变量modCount加1，在统计size前后比较modCount是否发生变化)，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
实现一个线程安全的队列有两种方式：一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁(入队出队同一把锁)或两个锁(入队和出队用不同的锁)等方式起来实现。非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现
ConcurrentLinkedQueue
ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列。它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。它采用了“wait-free“算法来实现。ConcurrentLinkedQueue由head节点和tail节点组成，每个节点(Node)由节点元素(item)和指向下一个节点(next)的引用组成，该节点与节点之间就是通过next关联起来，从而组成一张链表结构的队列。默认情况下head节点存储的元素为空，tail节点等于head节点。
入队列
入队列就是将入队节点添加到队列的尾部。入队主要做两件事：第一是将入队节点设置成当前队列尾节点的下一个节点；第二是更新tail节点，若tail节点的next节点不为空，则将入队节点设置成tail节点，若tail节点的next节点为空，则将入队节点设置城tail的next节点，所以tail节点不总是尾节点。
public boolean offer(E e){ if(e == null) throw new NullPointerException(); Node<E> n = new Node<E>(e); retry:
// 入队不成功反复入队 for(;;){ Node<E> t = tail; Node<E> p = t; for(int hops = 0; ; hops++){
// 获取p的下一个节点 Node<E> next = succ(p); if(next != null){ if(hops > HOPS && t != tail) continue retry; p = next; }else if(p.casNext(null, n)){
//若tail节点有大于等于1个next节点，则将入队节点设置成tail节点。 if(hops >= HOPS)
casTail(t, n); return true; //永远返回true，不要通过返回值判断入队是否成功 }else{ p = succ(p); } } } }
定位尾节点
tail节点并非总是尾节点。尾节点可能是tail节点，也可能是tail节点的next节点。
final Node<E> succ(Node<E> p){ Node<E> next = p.getNext(); return (p==next) head : next; }
设置入队节点为尾节点
p.casNext(null, n)方法将入队节点设置为当前队尾节点的next节点，若p是null则表示p是当前队列的尾节点，若不为null，则表示有其他线程更新了尾节点，需要重新获取当前队列的尾节点
HOPS
doug lea使用hops变量来控制并减少tail节点的更新频率，并不是每次节点入队后都将tail节点更新为尾节点，而是当tail节点和尾节点的距离大于等于常量HOPS的值时才更新tail节点，tail和尾节点的距离越长，使用CAS更新tail节点的次数就会越少，但每次入队时定位尾节点的时间久越长
出队列
出队列就是从队列里返回一个节点元素，并清空该节点对元素的引用。当head节点里有元素时，直接弹出head节点里的元素，而不会更新head节点。当head节点没有元素时，出队操作才会更新head节点。
public E poll(){ Node<E> h = head; Node<E> p = h; for(int hops = 0; ; hops++){
// 获取p节点元素 E item = p.getItem();
// 若p节点的元素不为空，使用CAS设置p几点引用的元素为null，成功则返回p if(item != null && p.casItem(item, null)){ if(hops >= HOPS){ Node<E> q = p.getNext(); updateHead(h, (q != null) q : p); } return item; }
//若头节点的元素为空或头节点发生了变化，则头节点已被另一个线程改了，此时选取p的下一个节点 Node<E> next = succ(p);
// 若p的下一个节点也空，则说明队列已空 if(next == null){ updateHead(h, p);
break; }
// 若一个元素不为空，则将头节点的下一个节点设置成头节点 p = next; } return null; }
阻塞队列
阻塞队列是一个支持两个附件操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。
支持阻塞的插入方法：当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满时
支持阻塞的移除方法：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空
阻塞队列常用于生产者进而消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素，消费者用来获取元素的容器。
插入和移除操作的4种处理方式
| 方法/处理方式 | 抛出异常 | 返回特殊值 | 一直阻塞 | 超时退出 |
| 插入方法 | add(e) | offer(e) | put(e) | offer(e, time, unit) |
| 移除方法 | remove() | poll() | take() | poll(time, unit) |
| 检查方法 | element() | peek() | 不可用 | 不可用 |
抛出异常：当队列满时，若再往队列里插入元素，会抛出IllegalStateException("Queuefull")异常。当队列空时，从队列里获取元素会抛出NoSuchElementException异常。
返回特殊值：当往队列插入元素时，会返回元素是否插入成功，成功返回true。若移除方法，则是从队列里取出一个元素，否则返回null。
一直阻塞：当阻塞队列满时，若生产者线程往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用或响应中断退出。当队列空时，若消费者线程从队列里take元素，队列会阻塞住消费者线程，直到队列不为空。
超时退出：当阻塞队列满时，若生产者线程往队列里插入元素，队列会阻塞生产者线程一段时间。若超过指定时间，生产者线程就会退出。
JDK提供7个阻塞队列
ArrayBlockingQueue：由数组结构组成的有界阻塞队列
LinkedBlockingQueue：由链表结构组成的有界阻塞队列
PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列
DelayQueue：使用优先级队列实现的无界阻塞队列
SychronousQueue：不存储元素的阻塞队列
LinkedTransferQueue：链表结构组成的无界阻塞队列
LinkedBlockingDeque：由链表结构组成的双向阻塞队列
公平访问队列是指阻塞的线程，可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞线程先访问队列。非公平性是对等待的线程是非公平的，当队列可用时，阻塞的线程都可以争夺访问队列的资格，有可能县阻塞的线程最后才访问队列。
ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue按照先进先出的原则对元素进行排序。默认情况下不保证线程公平的访问队列
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair){ if(capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); this.items = new Object[capacity]; lock = new ReentrantLock(fair); notEmpty = lock.newCondition(); notFull = lock.newCondition(); }
LinkedBlockingQueue
LinkeBlockingQueue的默认的和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。
PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采取自然顺序升序排序。也可以自定义类实现compareTo()方法来指定元素排序规则，或初始化PriorityBlockingQueue时指定构造参数Comparator来对元素进行排序。不能保证同优先级元素的顺序。
DelayQueue
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从对了了中提取元素。
应用场景如下：
缓存系统的设计：可以使用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了
定时任务调度：使用DelayQueue保存当前将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue中获取到到任务就开始执行。
实现Delayed接口：
在创建对象时，初始化基本数据。使用time记录当前对象延迟到什么时候可以使用，使用sequenceNumber来标识元素在队列中的先后顺序。
private static final AtomicLong sequencer = new AtomicLong(0); ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns, long period){ super(r, result); this.time = ns; this.period = period; this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement(); }
实现getDelay方法。该方法返回当前元素还需要延时多长时间，单位是纳秒。
public void getDelay(TimeUnit unit){ return unit.convert(time - now(), TimeUnit.NANOSECONDS); }
实现compareTo方法来指定元素的顺序。
public int compareTo(Delayed other){ if(other == this) return 0; if(other instanceof ScheduledFutureTask){ ScheduledFutureTask<> x = (ScheduledFutureTask<>) other; long diff = time - x.time; if(diff < 0) return -1; else if(diff > 0) return 1; else if(sequenceNumber < x.sequenceNumber) return -1; else return 1; } long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - other.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); return (d == 0) 0 : ((d < 0) -1 : 1); }
延时阻塞队列的实现
当消费者从队列里获取元素时，若元素没有达到延时时间，就阻塞当前线程
long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS); if(delay <= 0) return q.poll(); else if(leader != null) // leader是一个等待获取队列头部元素的线程。若leader不等于空，表示已经有线程在等待获取队列的头元素 available.await(); else{ Thread thisThread = Thread.currentThread(); leader = thisThread; try{ available.awaitNanos(delay); }finally{ if(leader == thisThread) leader = null; } }
SynchronousQueue
SynchronousQueue的每一个put操作必须等待一个take操作，否则不能继续添加元素。它支持公平访问队列。默认情况下线程采用非公平性策略访问队列
public SynchronousQueue(boolean fair){ transferer = fair ? new TransferQueue() : new TransferStack(); }
SynchronousQueue负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素。
LinkedTransferQueue
transfer()：当前有消费者正在等待接收元素(消费者使用take()或带有时间限制的poll())，transfer方法可以把生产者传入的元素立刻transfer给消费者。若没有消费者在等待接收元素，transfer方法将元素存放在队列的tail节点，并等待该元素被消费者消费了才返回。
Node pre = tryAppend(s, haveData); //将当前节点作为tail节点 return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos); //让CPU自旋等待消费者消费元素
tryTransfer()：用来试探生产者传入的元素是否能直接传给消费者。若没有消费者接受元素，则返回false。tryTransfer方法无论消费者是否接受都立刻返回，而transfer方法必须等到消费者消费后才返回。tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法试图把生产者传入的元素直接传给消费者，若没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回，若超时还没消费元素，则返回false，若在超时时间内消费了元素，则返回true。
LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque是由链表组成的双向阻塞队列。双向队列指的是可以从队列的两端插入和移除元素。双向队列因为多了一个操作对了的入口，在多线程同时入队时，减少了一半的竞争。相对于其他阻塞队列，LinkedBlockingDeque多了addFirst，addList，offerFirst，offerLast，peekFirst和peekLast等方法。
阻塞队列的实现原理
使用通知模式的实现
通知模式就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者，当消费者消费了一个对了中的元素后，会通知生产者当前队列可用。
private final Condition notFull; private finla Condition notEmpty; public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair){ notEmpty = lock.newCondition(); notFull = lock.newCondition(); } public void put(E e) throws InterruptedException{ checkNotFull(e); final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lockInterruptibly(); try{ while(count == items.length) notFull.await(); insert(e); }finally{ lock.unlock(); } } public E take() throws InterruptedException(){ final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lokcInterruptibly(); try{ while(count == 0) notEmpty.await(); return extract(); }finally{ lock.unlock(); } } private void insert(E x){ items[putIndex] = x; putIndex = inc(putIndex); ++count; notEmpty.signal(); }
当往队列里插入一个元素时，若对了不可用，那么阻塞生产者主要通过LockSupport.park(this)来实现
pubilc final void await() throws InterruptedException{ if(Thread.interrupted()) throw new InterruptedException(); Node node = addConditionWaiter(); int savedState = fullRelease(node); int interruptMode = 0; while(!isOnSyncQueue(node)){ LockSupport.park(this); if((interruptMode = checkInterruptWhileWaiting(node)) != 0) break; } if(acquireQueued(node, savedState) && interrutMode != THROW_IE) interruptMode = REINTERRUPT; if(node.nextWaiter != null) unlinkCancelledWaiters(); if(interruptMode != 0) reportInterruptAfterWait(interruptMode); }
public static void park(Object blocker){ Thread t = Thread.currentThread(); setBlocker(t, blocker); unsafe.park(false, 0L); setBlocker(t, null); }
park会阻塞当前线程，只有一下4种情况中的一种发生时，该方法才会返回：
与park对应的unpark执行或已经执行时。“已经执行”是指unpark先执行，然后在执行park的情况
线程被中断时
等待完time参数指定的毫秒数时
异常现象发生时
JVM在linux下实现park的方式是使用系统方法pthread_cond_wait。pthread_cond_wait是一个多线程的条件变量函数。这个方法接受两个参数：一个共享变量_cond，一个互斥量_mutex，unpark是使用pthread_cond_signal实现的。
Fork/Join
Fork/Join是一个把大人物分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
工作窃取(work-stealing)算法
工作窃取算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
当把一个当任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，把这些子任务分别放到不同的队列里，并未每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应。有的线程会先干完自己的任务，此时其他线程对应的队列里还有任务等待处理。于是该线程就去其他线程的队列里窃取一个任务来做。此时他们会访问同一个队列，为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从队列的头部拿任务执行，窃取任务的线程从双端队列的尾部任务执行。
优点：充分利用线程进行并行计算，减少了线程间的竞争
缺点：在双端队列里只有一个任务时会存在竞争，并且该算法会消耗了更多的系统资源。
设计
分割任务：需要一个fork类来把大任务分割成子任务，需要不停地分割直到分割出的子任务足够小。
执行任务并合并结果：分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据
Fork/Join使用两个类来完成上述设计：
ForkJoinTask：需要使用ForkJoin框架，必须先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行fork()和join()操作的机制。通常情况下，我们不需要直接继承ForkJoinTask，只需要继承它的子类，Fork/Join只提供了两个子类：
RecursiveAction：用于没有返回结果的任务
RecursiveTask：用于有返回结果的任务
ForkJoinPool：ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行
任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他线程的队列的尾部获取一个任务。
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer>{ private static final int THRESHOLD = 2; private int start; private int end; public CountTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { int sum = 0; boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD; if(canCompute){ for(int i = start; i <= end; i++) sum += i; }else{ int middle = (start + end) / 2; CountTask leftTask = new CountTask(start, middle); CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end); leftTask.fork(); // 每个子任务调用fork方法时又会进入compute方法，看当前子任务是否有必要分割成子任务，若不需要则执行当前任务，否则继续分割。 rightTask.fork(); int leftResult = leftTask.join(); int rightResult = rightTask.join(); sum = leftResult + rightResult; } return sum; } public static void main(String[] args) { ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); CountTask task = new CountTask(1, 4); Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task); try { System.out.println(result.get()); } catch (Exception e) { } } }
ForkJoinTask在执行的时候可能会抛出异常，但是没办法在主线程中捕获异常。ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已被取消。并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。getException方法返回Throwable对象，若任务被取消了则返回CancellationException。若任务没有完成或被抛出，则返回null。
ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责将程序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。
ForkJoinTask的fork方法实现原理
当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的pushTask方法异步地执行这个任务，然后立即返回结果。
public final ForkJoinTask<V> fork(){ ((ForkJoinWorkerThread) Thread.currentThread()).pushTask(this); return this; }
push方法把当前任务存放在ForkJoinTask数组队列里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒或创建一个工作线程来执行。
final void pushTask(ForkJoinTask<> t){ ForkJoinTask<>[] q; int s, m; if((q = queue) != null){ long u = (((s = queueTop) & (m = q.length -1)) << ASHIFT) + ABASE; UNSAFE.putOrderedObject(q, u, t); queueTop = s + 1; if((s -= queueBase) <= 2) pool.signalWork(); else if(s == m) growQueue(); } }
ForkJoinTask的join方法实现原理
Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。
public final V join(){ jf(doJoin() != NORMAL) return reportResult(); else return getRawResult(); } private V reportResult(){ int s; Throwable ex; if((s = status) == CANCELLED) throw new CancellationException(); if(s == EXCEPTIONAL && (ex = getThrowableException()) != null) UNSAFE.throwException(ex); return getRawResult(); }
调用doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果。任务状态由4种：已完成(NORMAL)，被取消(CANCELLED)，信号(SIGNAL)和出现异常(EXCEPTIONAL)。
若任务状态是已完成，则直接返回任务结果
若任务状态是被取消，则直接抛出CancellationException
若任务状态是抛出异常，则直接抛出对应的异常
private int doJoin(){ Thread t; ForkJoinWorkerThread w; int s; boolean completed; if((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread){ if((s = status) < 0) //查看状态，若任务完成，则直接返回任务状态 return s; if((w = (ForkJoinWorkerThread)t).unpushTask(this)){ try{ completed = exec(); }catch(Throwable ex){ return setExceptionalCompletion(rex); } if(completed) return setCompletion(NORMAL); } return w.joinTask(this); }else return externalAwaitDone(); }
