ForkJoinPool線程池最大的特點就是分叉(fork)合並(join)，將一個大任務拆分成多個小任務，並行執行，再結合工作竊取模式(worksteal)提高整體的執行效率，充分利用CPU資源。
一. 應用場景
ForkJoinPool使用分治算法，用相對少的線程處理大量的任務，將一個大任務一拆為二，以此類推，每個子任務再拆分一半，直到達到最細顆粒度為止，即設置的閾值停止拆分，然后從最底層的任務開始計算，往上一層一層合並結果，簡單的流程如下圖：
從圖中可以看出ForkJoinPool要先執行完子任務才能執行上一層任務，所以ForkJoinPool適合在有限的線程數下完成有父子關系的任務場景，比如：快速排序，二分查找，矩陣乘法，線性時間選擇等場景，以及數組和集合的運算。
下面是個簡單的代碼示例計算從1到1億之間所有數字之和：
package com.javakk;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.stream.LongStream;
/**
* ForkJoinPool求和
* @author 老K
*/
public class ForkJoinPoolTest {
private static ForkJoinPool forkJoinPool;
/**
* 求和任務類繼承RecursiveTask
* ForkJoinTask一共有3個實現：
* RecursiveTask：有返回值
* RecursiveAction：無返回值
* CountedCompleter：無返回值任務，完成任務后可以觸發回調
*/
private static class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
private long[] numbers;
private int from;
private int to;
public SumTask(long[] numbers, int from, int to) {
this.numbers = numbers;
this.from = from;
this.to = to;
}
/**
* ForkJoin執行任務的核心方法
* @return
*/
@Override
protected Long compute() {
if (to - from < 10) { // 設置拆分的最細粒度，即閾值，如果滿足條件就不再拆分，執行計算任務
long total = 0;
for (int i = from; i <= to; i++) {
total += numbers[i];
}
return total;
} else { // 否則繼續拆分，遞歸調用
int middle = (from + to) / 2;
SumTask taskLeft = new SumTask(numbers, from, middle);
SumTask taskRight = new SumTask(numbers, middle + 1, to);
taskLeft.fork();
taskRight.fork();
return taskLeft.join() + taskRight.join();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// 也可以jdk8提供的通用線程池ForkJoinPool.commonPool
// 可以在構造函數內指定線程數
forkJoinPool = new ForkJoinPool();
long[] numbers = LongStream.rangeClosed(1, 100000000).toArray();
// 這里可以調用submit方法返回的future，通過future.get獲取結果
Long result = forkJoinPool.invoke(new SumTask(numbers, 0, numbers.length - 1));
forkJoinPool.shutdown();
System.out.println("最終結果："+result);
System.out.println("活躍線程數："+forkJoinPool.getActiveThreadCount());
System.out.println("竊取任務數："+forkJoinPool.getStealCount());
}
}
輸出結果(活躍線程數和竊取任務會根據本地環境和任務執行情況變化)：
最終結果：5000000050000000
活躍線程數：4
竊取任務數：12
上例中在compute方法里拆分的最小粒度是10個元素，大家可以改成其他的值試下，會發現執行的效率差別很大，所以要注意拆分粒度對性能的影響。
ForkJoinPool內部的隊列能夠保證執行任務的順序，至於為什么它能夠在有限的線程數量下完成非常多的任務，后面會講到。
二. 與ThreadPoolExecutor原生線程池的區別
ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor都實現了Executor和ExecutorService接口，都可以通過構造函數設置線程數，threadFactory，可以查看ForkJoinPool.makeCommonPool()方法的源碼查看通用線程池的構造細節。
在內部結構上我覺得兩個線程池最大的區別是在工作隊列的設計上，如下圖
ThreadPoolExecutor：
ForkJoinPool：
圖上細節畫的不嚴謹，但大致能看出區別：
- ForkJoinPool每個線程都有自己的隊列
- ThreadPoolExecutor共用一個隊列
通過上面的代碼示例可以看到使用ForkJoinPool可以在有限的線程數下來完成非常多的具有父子關系的任務，比如使用4個線程來完成超過2000萬個任務。但是使用ThreadPoolExecutor是不可能的，因為ThreadPoolExecutor中的線程無法選擇優先執行子任務，要完成2000萬個具有父子關系的任務時，就需要2000萬個線程，這樣會導致ThreadPoolExecutor的任務隊列撐滿或創建的最大線程數把內存撐爆直接gg。
ForkJoinPool最適合計算密集型任務，而且最好是非阻塞任務，之前的一篇文章：Java踩坑記系列之線程池 也說了線程池的不同使用場景和注意事項。
所以ForkJoinPool是ThreadPoolExecutor線程池的一種補充，是對計算密集型場景的加強。
三. 工作竊取的實現原理
第一節的代碼示例輸出結果顯示活躍線程是4個，但卻完成了2000萬個子任務，竊取任務是12個(竊取數跟拆分層級和計算復雜度有關)，這是work steal工作竊取的作用。
ForkJoinPool類中的WorkQueue正是實現工作竊取的隊列，javadoc中的注釋如下：
大意是大多數操作都發生在工作竊取隊列中(在嵌套類工作隊列中)。這些是特殊形式的Deques，主要有push，pop，poll操作。
Deque是雙端隊列(double ended queue縮寫)，頭部和尾部任何一端都可以進行插入，刪除，獲取的操作，即支持FIFO(隊列)也支持LIFO(棧)順序。
Deque接口的實現最常見的是LinkedList，除此還有ArrayDeque，ConcurrentLinkedDeque等
工作竊取模式主要分以下幾個步驟：
- 每個線程都有自己的雙端隊列
- 當調用fork方法時，將任務放進隊列頭部，線程以LIFO順序，使用push/pop方式處理隊列中的任務
- 如果自己隊列里的任務處理完后，會從其他線程維護的隊列尾部使用poll的方式竊取任務，以達到充分利用CPU資源的目的
- 從尾部竊取可以減少同原線程的競爭
- 當隊列中剩最后一個任務時，通過cas解決原線程和竊取線程的競爭
流程大致如下所示：
工作竊取便是ForkJoinPool線程池的優勢所在，在一般的線程池比如ThreadPoolExecutor中，如果一個線程正在執行的任務由於某種原因無法繼續運行，那么該線程會處於等待狀態，包括singleThreadPool，fixedThreadPool，cachedThreadPool這幾種線程池。
而在ForkJoinPool中，那么線程會主動尋找其他尚未被執行的任務然后竊取過來執行，減少線程等待時間。
JDK8中的並行流(parallelStream)功能是基於ForkJoinPool實現的，另外還有java.util.concurrent.CompletableFuture異步回調future，內部使用的線程池也是ForkJoinPool。