Fork/Join是什么？
Fork意思是分叉，Join為合並。Fork/Join是一個將任務分割並行運行，然后將最終結果合並成為大任務的結果的框架，父任務可以分割成若干個子任務，子任務可以繼續分割，提供我們一種方便的並行任務功能，滿足實際場景的業務需求，思想類似於MapReduce。任務的分割必須保證子任務獨立，不會相互依賴結果。
從哪里開始？
Fork/Join框架主要有如下接口和類：
- ForkJoinPool：一個線程池，用於執行調度分割的任務，實現了ExecutorService接口。提供三種執行任務的方式：
1、execute：最原生的執行方式，以異步執行，並且無返回結果。
2、submit：異步執行，有返回結果，返回結果是封裝后的Future對象。
3、invoke和invokeAll：異步執行，有返回結果，會等待所有任務執行執行完成，返回的結果為無封裝的泛型T。
- ForkJoinTask：抽象的分割任務，提供以分叉的方式執行，以及合並執行結果。
- RecursiveAction：異步任務，無返回結果。通常自定義的任務要繼承，並重寫compute方法，任務執行的就是compute方法。
- RecursiveTask：異步任務，有返回結果。通常自定義的任務要繼承，並重寫compute方法，任務執行的就是compute方法。
核心類圖
從核心類圖看出，要想開始一個分割的並行任務，可以創建一個ForkJoinPool線程池，同時創建無返回結果的任務RecursiveAction或有返回結果的任務RecursiveTask，最后調用線程池ForkJoinPool的execute或submit或invoke方法執行任務，完成后合並結果。
實例
我們以一個有返回結果的並行任務實例進行測試。計算從起始值到結束值得連續數的累加結果，利用Fork/Join框架。並對比普通計算和並行計算的耗時差異。
package com.misout.forkjoin; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveTask; /** * 計算從起始值到結束值得連續數的累加結果，利用Fork/Join框架 * @author Misout * @date 2018-01-13 16:06:44 */ public class SumTask extends RecursiveTask<Long> { private static final long serialVersionUID = 4828818665955149519L; /** 每個任務最多允許計算的數字個數閾值，超過這個閾值，任務進行拆分 */ private static final long THRESHOLD = 1000L; /** 起始值 */ private Long startNumber; /** 結束值 */ private Long endNumber; public SumTask(Long startNumber, Long endNumber) { this.startNumber = startNumber; this.endNumber = endNumber; } /** * 累加數的個數超過閾值1000個，拆分成2個子任務執行。子任務繼續作拆分。計算完，合並結果。 */ @Override protected Long compute() { if(startNumber > endNumber) { System.out.println("start number should be smaller than end number"); return 0L; } if(endNumber - startNumber < THRESHOLD) { return this.getCount(startNumber, endNumber); } else { Long mid = (startNumber + endNumber) / 2; RecursiveTask<Long> subTask1 = new SumTask(startNumber, mid); RecursiveTask<Long> subTask2 = new SumTask(mid + 1, endNumber); subTask1.fork(); subTask2.fork(); return subTask1.join() + subTask2.join(); } } /** * 普通累加執行方法 * @param start 起始數 * @param end 結束數 * @return 累加和 */ protected Long getCount(Long start, Long end) { Long sum = 0L; for(long i = start; i <= end; i++) { sum += i; } return sum; } public static void main(String[] args) { ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); Long start = 5L; Long end = 3463434L; SumTask task = new SumTask(start, end); Long startTime = System.currentTimeMillis(); Long sum = forkJoinPool.invoke(task); Long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("fork/join : sum = " + sum + ", cost time = " + (endTime - startTime) + "ms"); startTime = System.currentTimeMillis(); Long sum2 = task.getCount(start, end); endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("normal : sum = " + sum2 + ", cost time = " + (endTime - startTime) + "ms"); } } 說明：SumTask繼承RecursiveTask，並實現了compute方法。在compute方法中會進行任務分割，並繼續生成子任務，子任務仍然以分割的方式運行。
運行結果對比：
fork/join : sum = 5997689267885, cost time = 290ms
normal : sum = 5997689267885, cost time = 41ms
注意事項：任務拆分的深度最好不要太多，否則很容易因創建的線程過多影響系統性能。
work-stealing規則
在Java的API說明中提到，ForkJoinPool線程池與ThreadPoolExecutor線程池不同的地方在於，ForkJoinPool善於利用竊取工作執行加快任務的總體執行速度。實際上，在ForkJoinPool線程池中，若一個工作線程的任務隊列為空沒有任務執行時，便從其他工作線程中獲取任務主動執行。為了實現工作竊取，在工作線程中維護了雙端隊列，竊取任務線程從隊尾獲取任務，被竊取任務線程從隊頭獲取任務。這種機制充分利用線程進行並行計算，減少了線程競爭。但是當隊列中只存在一個任務了時，兩個線程去取反而會造成資源浪費。
