并发在JAVA可以显式使用线程池或者stream fork/join隐式去做，二者适合什么样的场景？

1.在Java中，显式使用线程池适合于需要精细控制线程行为、任务调度和资源管理的场景，例如在web服务器处理多个客户端请求、批量数据处理或定时任务执行等，它提供了灵活的配置和监控选项。

2.而使用Stream的fork/join框架，则更适合处理可以分解的、可并行的数据处理任务，特别是那些可以将大任务拆分为多个小任务，且这些小任务可以独立执行的场景。例如，在大数据集上的map-reduce操作、深度遍历或归并排序等，它能自动管理任务的分割、执行与合并，简化并行编程。

并发编程在Java中可以通过显式使用线程池（如java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor）和使用Stream API中的ForkJoinPool（隐式使用）来进行。以下是它们各自适合的场景：

显式线程池（如ThreadPoolExecutor）

适合场景：

1. 通用并发任务：适用于处理各种类型的并发任务，比如执行大量异步操作，如HTTP请求、数据库查询等。
2. 动态调整线程数量：可以根据系统负载和任务特性动态地调整线程池大小。
3. 任务调度：可以通过线程池提供的定时任务功能，如ScheduledExecutorService，进行定时或周期性任务的执行。
4. 控制并发级别：通过设置线程池参数，可以限制并发执行的任务数量，避免资源过度消耗。
5. 任务缓存：newCachedThreadPool适用于执行短生命周期的任务，它会缓存线程，当线程空闲一段时间后回收。
6. 固定并发：newFixedThreadPool适用于需要固定并发数的情况，如后台服务，避免过多线程导致资源竞争。

Stream API的Fork/Join框架

适合场景：

1. 并行计算：特别是适用于那些可以分解为较小子任务的计算密集型任务，例如递归算法，如快速排序、矩阵乘法等。
2. 工作窃取：ForkJoinPool使用工作窃取算法，使得线程可以从其他线程的队列中获取任务，提高了任务调度的效率。
3. 数据分解：当任务可以被有效地分解为多个子任务，且子任务之间相互独立时，Fork/Join框架能提供高效的并行执行。
4. 自定义任务：可以创建自定义的ForkJoinTask子类，以适应特定的并行计算逻辑。
5. 并行流：Java 8引入的并行流（parallelStream()）默认使用ForkJoinPool，方便开发者在不直接管理线程的情况下实现并行计算。

总结来说，显式线程池更适合处理各种并发场景，尤其是那些需要灵活控制并发和调度的任务，而Fork/Join框架更适合计算密集型任务，特别是可以分解为子任务的递归算法。在选择使用哪种方式时，应考虑任务的性质、系统资源以及对并行效率的需求。