Fork/Join框架
在JDK7时，出现了一个新的框架用于并行执行任务，它的目的是为了把大型任务拆分为多个小任务，最后汇总多个小任务的结果，得到整大任务的结果，并且这些小任务都是同时在进行，大大提高运算效率。Fork就是拆分，Join就是合并。
我们来演示一下实际的情况，比如一个算式：18x7+36x8+9x77+8x53，可以拆分为四个小任务：18x7、36x8、9x77、8x53，最后我们只需要将这四个任务的结果加起来，就是我们原本算式的结果了，有点归并排序的味道。
它不仅仅只是拆分任务并使用多线程，而且还可以利用工作窃取算法，提高线程的利用
- 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。一个大任务分割为若干个互不依赖的子任务，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，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和一对应。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务待处理。干完活的线程与其等着，不如帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。
Fork/Join使用两个类来完成以上两件事情：
ForkJoinTask
我们要使用ForkJoin框架，必须首先创建一个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类，而只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下两个子类：
-
RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
-
RecursiveTask ：用于有返回结果的任务。
-
ForkJoinPool 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，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
现在我们来看看如何使用它，这里以计算1-1000的和为例，我们可以将其拆分为8个小段的数相加，比如1-125、126-250... ，最后再汇总即可，它也是依靠线程池来实现的：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
System.out.println(pool.submit(new SubTask(1, 1000)).get());
}
/**
* 继承RecursiveTask，这样才可以作为一个任务，泛型就是计算结果类型
*/
private static class SubTask extends RecursiveTask<Integer> {
private final int start; //比如我们要计算一个范围内所有数的和，那么就需要限定一下范围，这里用了两个int存放
private final int end;
public SubTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
if(end - start > 125) { //每个任务最多计算125个数的和，如果大于继续拆分，小于就可以开始算了
SubTask subTask1 = new SubTask(start, (end + start) / 2);
subTask1.fork(); //会继续划分子任务执行
SubTask subTask2 = new SubTask((end + start) / 2 + 1, end);
subTask2.fork(); //会继续划分子任务执行
return subTask1.join() + subTask2.join(); //越玩越有递归那味了
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 开始计算 "+start+"-"+end+" 的值!");
int res = 0;
for (int i = start; i <= end; i++) {
res += i;
}
return res; //返回的结果会作为join的结果
}
}
}
可以看到，结果非常正确，但是整个计算任务实际上是拆分为了8个子任务同时完成的，结合多线程，原本的单线程任务，在多线程的加持下速度成倍提升。
包括Arrays工具类提供的并行排序也是利用了ForkJoinPool来实现：
public static void parallelSort(byte[] a) {
int n = a.length, p, g;
if (n <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN ||
(p = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()) == 1)
DualPivotQuicksort.sort(a, 0, n - 1);
else
new ArraysParallelSortHelpers.FJByte.Sorter
(null, a, new byte[n], 0, n, 0,
((g = n / (p << 2)) <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN) ?
MIN_ARRAY_SORT_GRAN : g).invoke();
}
并行排序的性能在多核心CPU环境下，肯定是优于普通排序的，并且排序规模越大优势越显著。
