前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析。这篇文章，我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用，以提高我们的需求处理效率。
Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率，也为开发带来方便。但Fork Join不是那么容易用好的，我们先来看几个例子（反例）。
0. 反例错误分析
我们先来看看这篇文章中提供的例子：http://www.iteye.com/topic/643724 （因为是反例，就不提供超链接了，只以普通文本给出URL）
这篇文章是我学习和整理Fork Join时搜索到的一篇文章，其实总的来说这篇文章前面分析得还是比较好的，只是给出的第一个例子（有返回结果的RecursiveTask应用的例子）没有正确地对Fork Join进行应用。为了方便分析，还是贴下这个例子中具体的的代码吧。
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public
class
Calculator
extends
RecursiveTask {
private
static
final
int
THRESHOLD =
100
;
private
int
start;
private
int
end;
public
Calculator(
int
start,
int
end) {
this
.start = start;
this
.end = end;
}
@Override
protected
Integer compute() {
int
sum =
0
;
if
((start - end) < THRESHOLD){
for
(
int
i = start; i< end;i++){
sum += i;
}
}
else
{
int
middle = (start + end) /
2
;
Calculator left =
new
Calculator(start, middle);
Calculator right =
new
Calculator(middle +
1
, end);
left.fork();
right.fork();
sum = left.join() + right.join();
}
return
sum;
}
}
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我们看到其中一段已经高亮的代码，显示对两个子任务进行fork()调用，即分别提交给当前线程的任务队列，依次加到末尾。紧接着，又按照调用fork()的顺序执行两个子任务对象的join()方法。
其实，这样就有一个问题，在每次迭代中，第一个子任务会被放到线程队列的倒数第二个位置，第二个子任务是最后一个位置。当执行join()调用的时候，由于第一个子任务不在队列尾而不能通过执行ForkJoinWorkerThread的unpushTask()方法取出任务并执行，线程最终只能挂起阻塞，等待通知。而Fork Join本来的做法是想通过子任务的合理划分，避免过多的阻塞情况出现。这样，这个例子中的操作就违背了Fork Join的初衷，每次子任务的迭代，线程都会因为第一个子任务的join()而阻塞，加大了代码运行的成本，提高了资源开销，不利于提高程序性能。
除此之外，这段程序还是不能进入Fork Join的过程，因为还有一个低级错误。看下第15、16行代码的条件，就清楚了。按照逻辑，start必然是比end小的。这将导致所有任务都将以循环累加的方式完成，而不会执行fork()和join()。
由此可见，Fork Join的使用还是要注意对其本身的理解和对开发过程中细节的把握的。我们看下JDK中RecursiveAction和RecursiveTask这两个类。
1. RecursiveAction分析及应用实例
这两个类都是继承了ForkJoinTask，本身给出的实现逻辑并不多不复杂，在JDK的类文件中，它的注释比源码还要多。我们可以看下它的实现代码。
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public
abstract
class
RecursiveAction
extends
ForkJoinTask<Void> {
private
static
final
long
serialVersionUID = 5232453952276485070L;
protected
abstract
void
compute();
public
final
Void getRawResult() {
return
null
; }
protected
final
void
setRawResult(Void mustBeNull) { }
protected
final
boolean
exec() {
compute();
return
true
;
}
}
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我们看到其中两个方法是关于处理空返回值的方法。而exec方法则是调用了compute()，这个compute就是我们使用Fork Join时需要自己实现的逻辑。
我们可以看下API中给出的一个最简单最具体的例子：
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class
IncrementTask
extends
RecursiveAction {
final
long
[] array;
final
int
lo;
final
int
hi;
IncrementTask(
long
[] array,
int
lo,
int
hi) {
this
.array = array;
this
.lo = lo;
this
.hi = hi;
}
protected
void
compute() {
if
(hi - lo < THRESHOLD) {
for
(
int
i = lo; i < hi; ++i)
array[i]++;
}
else
{
int
mid = (lo + hi) >>>
1
;
invokeAll(
new
IncrementTask(array, lo, mid),
new
IncrementTask(array, mid, hi));
}
}
}
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大致的逻辑就是，对给定一个特定数组的某段，进行逐个加1的操作。我们看到else中的代码块，显示取一个lo和hi的中间值，此后分割成两个子任务，并进行invokeAll()调用。我们来看下继承自FutureTask的invokeAll()方法实现。很简单：
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public
static
void
invokeAll(ForkJoinTask<?> t1, ForkJoinTask<?> t2) {
t2.fork();
t1.invoke();
t2.join();
}
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对于参数中的两个子任务，对第二个子任务进行fork()，即放入线程对应队列的结尾，然后执行第一个子任务，再调用第二个子任务的join()，实际上就是跳转到第二个子任务，进行执行（当然如果不能执行，就需要阻塞等待了）。
其实invokeAll()是个重载方法，同名的还有另外两个，基本逻辑都是一样的，我们拿出一个通用一点的来看一下：
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public
static
void
invokeAll(ForkJoinTask<?>... tasks) {
Throwable ex =
null
;
int
last = tasks.length -
1
;
for
(
int
i = last; i >=
0
; --i) {
ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
if
(t ==
null
) {
if
(ex ==
null
)
ex =
new
NullPointerException();
}
else
if
(i !=
0
)
t.fork();
else
if
(t.doInvoke() < NORMAL && ex ==
null
)
ex = t.getException();
}
for
(
int
i =
1
; i <= last; ++i) {
ForkJoinTask<?> t = tasks[i];
if
(t !=
null
) {
if
(ex !=
null
)
t.cancel(
false
);
else
if
(t.doJoin() < NORMAL && ex ==
null
)
ex = t.getException();
}
}
if
(ex !=
null
)
UNSAFE.throwException(ex);
}
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我们发现第一个子任务（i==0的情况）没有进行fork，而是直接执行，其余的统统先调用fork()放入任务队列，之后再逐一join()。其实我们注意到一个要点就是第一个任务不要fork()再join()，也就是上面中例子的错误所在，这样会造成阻塞，而不能充分利用Fork Join的特点，也就不能保证任务执行的性能。
Oracle的JavaSE7 API中在RecursiveAction里还有一个更复杂的例子，是计算double数组平方和的，由于代码较长，就不列在这里了。总体思路和上面是一样的，额外增加了动态阈值的判断，感兴趣的想深入理解的可以到这里去参考一下。
http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/RecursiveAction.html
2. RecursiveTask简要说明
其实说完了RecursiveAction，RecursiveTask可以用“同理”来解释。实现代码也很简单：
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public
abstract
class
RecursiveTask<V>
extends
ForkJoinTask<V> {
private
static
final
long
serialVersionUID = 5232453952276485270L;
V result;
protected
abstract
V compute();
public
final
V getRawResult() {
return
result;
}
protected
final
void
setRawResult(V value) {
result = value;
}
protected
final
boolean
exec() {
result = compute();
return
true
;
}
}
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我们看到唯一不同的是返回结果的处理，其余都可以和RecursiveAction一样使用。
3. Fork Join应用小结
Fork Join是为我们提供了一个非常好的“分而治之”思想的实现平台，并且在一定程度上实现了“变串行并发为并行”。但Fork Join不是万能的页不完全是通用的，对于可很好分解成子任务的场景，我们可以对其进行应用，更多时候要考虑需
