分而治之思想
在古代，皇帝要想办成一件事肯定不会自己亲自去动手，而是把任务细分发给下面的大臣，下面的大臣也懒呀，于是把任务继续分成几个部分，继续下发，于是到了最后最终负责的人就完成了一个小功能。上面的领导再把这些结果一层一层汇总，最终返回给皇帝。这就是分而治之的思想。
什么是ForkJoin
从JDK1.7开始，Java提供ForkJoin框架用于并行执行任务，它的思想就是将一个大任务分割成若干小任务，最终汇总每个小任务的结果得到这个大任务的结果。简单的理解，ForkJoin是一个可对任务进行拆分，分而治之的类。
ForkJoinPool
既然任务是被逐渐的细化的，那就需要把这些任务存在一个池子里面，这个池子就是ForkJoinPool，它与其它的ExecutorService区别主要在于它使用“工作窃取“，那什么是工作窃取呢？
一个大任务会被划分成无数个小任务，这些任务被分配到不同的队列，这些队列有些干活干的块，有些干得慢。于是干得快的，一看自己没任务需要执行了，就去隔壁的队列里面拿去任务执行。
ForkJoin特点：工作窃取
A执行队列中的任务1,2,3,4,5，执行到3
B执行任务，已先执行完成,则帮A执行任务（从A任务的尾部开始窃取任务执行）。
ForkJoinTask
ForkJoinTask就是ForkJoinPool里面的每一个任务。他主要有两个子类：RecursiveAction和RecursiveTask。然后通过fork()方法去分配任务执行任务，通过join()方法汇总任务结果。
他有两个子类，使用这两个子类都可以实现我们的任务分配和计算。
（1）RecursiveAction 一个递归无结果的ForkJoinTask（没有返回值）
（2）RecursiveTask 一个递归有结果的ForkJoinTask（有返回值）
ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，ForkJoinTask数组负责存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而ForkJoinWorkerThread数组负责执行这些任务。
下面我们看看如何使用的。
RecursiveTask
RecursiveTask ：有返回结果
第一步：创建MyRecursiveTask类继承RecursiveTask，重写compute方法
package com.jp.forkjointest; import java.util.concurrent.RecursiveTask; /** * @className: * @PackageName: com.jp.forkjointest * @author: youjp * @create: 2020-06-14 13:17 * @description: TODO * 求和计算任务 * 测试递归拆分任务有返回结果。泛型是计算后返回的结果类型 * @Version: 1.0 */ public class MyRecursiveTask extends RecursiveTask<Long> { //开始值 private long start; //结束值 private long end; //临界值 private static final long temp = 10000L; public MyRecursiveTask(long start, long end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { //如果任务小的不能拆分，就直接计算 if (end - start <= temp) { long sum = 0; for (long i = start; i <= end; i++) { sum += i; } return sum; } else { //获取中间值 long middle = (end + start) / 2; // fork()会不断的循环 //第一个任务 MyRecursiveTask task1 = new MyRecursiveTask(start, middle); task1.fork(); //拆分任务，将任务压入线程队列 //第2个任务 MyRecursiveTask task2 = new MyRecursiveTask(middle + 1, end); task2.fork();//拆分任务，将任务压入线程队列 //合并结果 return task1.join()+task2.join(); } } }
二、使用ForkJoinPool进行执行
task要通过ForkJoinPool来执行，分割的子任务也会添加到当前工作线程的双端队列中，
进入队列的头部。当一个工作线程中没有任务时，会从其他工作线程的队列尾部获取一个任务(工作窃取)。
package com.jp.forkjointest; import com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.PSVIAttrNSImpl; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; /** * @className: * @PackageName: com.jp.forkjointest * @author: youjp * @create: 2020-06-14 13:39 * @description: 计算1到10,0000,0000的和 * * @Version: 1.0 */ public class Test { public static void main(String[] args) { long startTime = System.currentTimeMillis(); //1.创建forkjoinpool ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool(); //2.创建ForkJoinTask MyRecursiveTask recursiveTask=new MyRecursiveTask(0L,10_0000_0000L); //3.ForkJoinPoll对象调用invoke执行,并将ForkJoinTask对象放入ForkJoinPool中 long sum= pool.invoke(recursiveTask); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("time:"+(endTime-startTime)+" sum:"+sum); } }
计算结果
性能测试
package com.jp.forkjointest; import com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.PSVIAttrNSImpl; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.stream.LongStream; /** * @className: * @PackageName: com.jp.forkjointest * @author: youjp * @create: 2020-06-14 13:39 * @description: 计算1到10,0000,0000的和 * * @Version: 1.0 */ public class Test { public static void main(String[] args) { //test1(); test2(); //test3(); } //普通方法计算求和 public static void test1(){ long startTime = System.currentTimeMillis(); long sum = 0L; for (long i = 0L; i <= 10_0000_0000L; i++) { sum += i; } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("方法1--time:"+(endTime-startTime)+" sum:"+sum); } //2.使用forkjoin任务拆分并行求和 public static void test2(){ long startTime = System.currentTimeMillis(); //1.创建forkjoinpool ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool(); //2.创建ForkJoinTask MyRecursiveTask recursiveTask=new MyRecursiveTask(0L,10_0000_0000L); //3.ForkJoinPoll对象调用invoke执行,并将ForkJoinTask对象放入ForkJoinPool中 long sum= pool.invoke(recursiveTask); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("方法2--time:"+(endTime-startTime)+" sum:"+sum); } //3. Stream并行流测试 public static void test3(){ long startTime=System.currentTimeMillis(); long sum=LongStream.rangeClosed(0L,10_0000_0000L).parallel().reduce(0L,Long::sum); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("方法3--time:"+(endTime-startTime)+" sum:"+sum); } }
测试了一下，按理来说，strem并行流计算效率最高，然后forkjoin其次，但我的电脑不知道什么原因，没有测试出预期接口。。。
RecursiveAction
RecursiveAction在exec后是不会保存返回结果，因此RecursiveAction与RecursiveTask区别在与RecursiveTask是有返回结果而RecursiveAction是没有返回结果。
例子:控制台打印结果,遍历指定目录（含子目录）寻找指定txt结尾的文件
public class FindDirsFiles extends RecursiveAction{ private File path;//当前任务需要搜寻的目录 public FindDirsFiles(File path) { this.path = path; } public static void main(String [] args){ try { // 用一个 ForkJoinPool 实例调度总任务 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); FindDirsFiles task = new FindDirsFiles(new File("F:/")); pool.execute(task);//异步调用 System.out.println("Task is Running......"); Thread.sleep(1); //为了证明异步执行其他步骤 int otherWork = 0; for(int i=0;i<100;i++){ otherWork = otherWork+i; } System.out.println("Main Thread done sth......,otherWork="+otherWork); task.join();//阻塞的方法，等待异步完成 System.out.println("Task end"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override protected void compute() { List<FindDirsFiles> subTasks = new ArrayList<>();//定义子任务个数 File[] files = path.listFiles();//获取目录所有文件和目录 if(files!=null) { for(File file:files) { if(file.isDirectory()) {//如果是目录，就加入子任务中查询 subTasks.add(new FindDirsFiles(file)); }else { //遇到文件，检查 if(file.getAbsolutePath().endsWith("txt")) { System.out.println("文件："+file.getAbsolutePath()); } } } if(!subTasks.isEmpty()) { for(FindDirsFiles subTask:invokeAll(subTasks)) { subTask.join();//等待子任务执行完成 } } } } }
ForJoin注意点
使用ForkJoin将相同的计算任务通过多线程的进行执行。从而能提高数据的计算速度。在google的中的大数据处理框架mapreduce就通过类似ForkJoin的思想。通过多线程提高大数据的处理。但是我们需要注意：
在使用JVM的时候我们要考虑OOM的问题，如果我们的任务处理时间非常耗时，并且处理的数据非常大的时候。会造成OOM。
ForkJoin也是通过多线程的方式进行处理任务。那么我们不得不考虑是否应该使ForkJoin。因为当数据量不是特别大的时候，我们没有必要使用ForkJoin。因为多线程会涉及到上下文的切换。所以数据量不大的时候使用串行比使用多线程快。
