正文
一、什么是ForkJoin
“分而治之”是一种思想，所谓“分而治之”就是把一个复杂的算法问题按一定的“分解”方法分为规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的解，最后把各部分的解合并。而ForkJoin模式就是这种思想，把一个大任务分解成许多个独立的子任务，然后开启多个线程去并行执行这些子任务。对任务一直拆分，直到拆分到最小单位。
二、ForkJoin简单使用
需求是计算1-1000000的和
package com.xiaojie.fork; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.ForkJoinTask; import java.util.concurrent.RecursiveTask; /** * @description: 使用forkJoin 计算1-1000000的和 * @author xiaojie * @date 2022/1/20 9:56 * @version 1.0 */ public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Integer> { //RecursiveTask 有返回值的 //RecursiveAction 没有返回值 int start; int end; int max = 5000; //以5000为单位分组 int sum; @Override protected Integer compute() { if (end - start < max) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," + "start:" + start + ",end:" + end); for (int i = start; i < end; i++) { sum += i; } } else { //拆分 int middle = (start + end) / 2; ForkJoinDemo left = new ForkJoinDemo(start, middle); left.fork();//拆分 ForkJoinDemo right = new ForkJoinDemo(middle + 1, end); right.fork();//拆分 try { //合并任务 sum = left.get() + right.get(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } return sum; } public ForkJoinDemo(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { ForkJoinDemo forkJoinDemo = new ForkJoinDemo(1, 1000000); ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); ForkJoinTask<Integer> result = forkJoinPool.submit(forkJoinDemo); System.out.println(result.get()); while (true) { // ForkJoinPool在守护进程模式下使用线程，所以一般程序退出时无需显式关闭这样的池 } } }
注意：
1、ForkJoinPool在守护进程模式下使用线程，所以一般程序退出时无需显式关闭这样的池，而自动结束任务。
2、当任务量很大时才适合使用ForkJoin模式，当任务量不多时，并不适合使用，因为ForkJoin拆分任务时也需要消耗时间和资源（任务量较小时，大部分的时间都用来拆分任务而不划算）。
三、ForkJoin原理
核心API
ForkJoin框架的核心是ForkJoinPool线程池。该线程池使用一个无锁的栈来管理空闲线程，如果一个工作线程暂时取不到可执行的任务，则可能会挂起，而挂起的线程会被压入由ForkJoinPool维护的栈中，等有新任务到来时，再从栈中唤醒这些线程。
构造器
public ForkJoinPool(int parallelism, ForkJoinWorkerThreadFactory factory, UncaughtExceptionHandler handler, boolean asyncMode) { this(parallelism, factory, handler, asyncMode, 0, MAX_CAP, 1, null, DEFAULT_KEEPALIVE, TimeUnit.MILLISECONDS); }
参数解释
int parallelism —— 并行度默认为CPU数量，最小值为1，决定并行执行的线程数量。
ForkJoinWorkerThreadFactory factory ——线程创建工厂
UncaughtExceptionHandler handler——异常处理类，当执行任务出现异常时，被handler捕获。
boolean asyncMode——是否为异步模式，默认值为false，如果为true表示子任务执行遵循FIFO（先进先出）顺序，如果为false表示子任务执行顺序为LIFO（后进先出）顺序，并且子任务可以被合并。
ForkJoin框架为每一个独立工作的线程创建了对应的执行任务的工作队列，这个工作队列是使用数组进行双向组合的双向队列。
无参构造函数
public ForkJoinPool() { this(Math.min(MAX_CAP, Runtime.getRuntime().availableProcessors()), defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, false, 0, MAX_CAP, 1, null, DEFAULT_KEEPALIVE, TimeUnit.MILLISECONDS); }
这个构造函数的含义是并行度是CPU的核数，线程工厂为defaultForkJoinWorkerThreadFactory，异常处理类为null表示不处理异常，异步模式为false表示执行LIFO（后进先出）可以合并子任务。
工作窃取算法
ForkJoinPool线程池的任务分为“外部任务”和“内部任务（任务拆分出来的子任务）”，两种任务存放位置不同，外部任务存放在ForkJoinPool的全局队列中，子任务会作为“内部任务”放到内部队列中，ForkJoinPool池中的每个线程都会维护一个内部队列，用于存放这些“内部任务”。由于ForkJoinPool有多个线程，那么就会对应的有多个队列，就会出现任务分步不均的问题，有的队列任务多，一直在执行任务，有的队列为空没有任务，一直空闲。那么就需要一种方式来解决这个问题，答案就是使用工作窃取算法。
工作窃取核心思想是，工作线程自己的任务执行完了，就会去查找其他任务队列有没有任务，有的话就去执行其他队列的任务，这样也提高了效率。其实说白了就是我没活了，但是我又闲不住，我就去帮你干活，帮别人干活。那么会存在这样一种情况，自己的任务执行完了，会帮其他线程干活，但是会不会和其他线程同时执行同一个任务呢，就会产生竞争，简化的方案就是线程自己本地的队列采用LIFO（后进先出），窃取其他任务的队列任务采用FIFO（先进先出）策略，就是从队列的两头同时执行。
工作窃取的优点
1、线程不会因为等待某个子任务执行或者没有任务执行而被阻塞等待，而是会扫描所有的队列窃取任务，直到所有的队列都为空时才会挂起。
2、ForkJoin为每个线程维护一个队列，这个对列是一个基于数组的双向对列，可以从首尾两端获取任务，极大的减少竞争的可能性，提高并行的性能。
ForKJoin原理
ForkJoinPool线程池的任务分为“外部任务”和“内部任务”。“内部任务“”和“外部任务”只是个抽象的概念，不是真的内外之分。
“外部任务”存放在ForkJoinPool的全局队列中。
ForkJoinPool池中的每个线程都会维护一个任务队列，用于存放“内部任务”，线程切割任务得到的子任务作为“内部任务”放到内部队列中。
当工作线程想要获取子任务的执行结果时，会先判断子任务有没有完成，如果没有完成，再判断子任务有没有被其他线程窃取，如果没有被窃取，就有本线程来帮忙完成，如果子任务被窃取了，就去执行本线程“内部队列”的其他任务，或者扫描其他队列并窃取任务。
当工作线程完成“内部任务”处于空闲状态时，就会扫描其他任务队列窃取任务，尽可能不会阻塞等待。
ForkJoin线程在等待一个任务完成时，要么自己来完成这个任务，要么在其他线程窃取了这个任务的情况下，去执行其他任务，是不会阻塞等待的，从而避免资源浪费，除非所有的任务队列为空。
参考
《JAVA高并发核心编程（卷2）：多线程、锁、JMM、JUC、高并发设计》-尼恩编著
