在并发编程中，Fork/Join框架是Java 7引入的一种强大工具，它使得线程的管理和多任务处理更加高效。本系列三十七文章将继续深入探讨Fork/Join的高级特性和使用技巧。

Fork/Join框架概述

Fork/Join框架的核心思想是将一个大任务递归地拆分为若干个子任务，直到每个子任务足够简单可以直接求解。然后，将子任务的结果合并，以得到原始任务的最终结果。这个框架特别适用于分治算法，比如快速排序、归并排序、斐波那契数列的并行计算等。

Fork/Join核心组成

1. ForkJoinPool：这是任务执行的引擎。ForkJoinPool管理着工作线程，负责调度和执行任务。
2. ForkJoinTask：这是任务的抽象类，具体任务要继承这个类。它有两个常用子类：
   • RecursiveTask：适用于需要返回结果的任务。
   • RecursiveAction：适用于不需要返回结果的任务。

Fork/Join的优势

• 工作窃取算法：ForkJoinPool使用工作窃取算法（work-stealing），这意味着当一个线程完成它的任务时，它能够从其他忙碌的线程那里“窃取”任务，从而提高CPU使用率。
• 优化递归任务：得益于对递归任务的优化，Fork/Join能够充分实现任务的并行和资源分配的高效率。

程序示例

以下代码展示了如何使用Fork/Join框架实现简单的整数数组求和：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;  
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;  
class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {  
    private static final int THRESHOLD = 10; // 阈值  
    private int[] arr;  
    private int start;  
    private int end;  
    public SumTask(int[] arr, int start, int end) {  
        this.arr = arr;  
        this.start = start;  
        this.end = end;  
    }  
    @Override  
    protected Integer compute() {  
        if (end - start <= THRESHOLD) {  
            int sum = 0;  
            for (int i = start; i < end; i++) {  
                sum += arr[i];  
            }  
            return sum;  
        } else {  
            int mid = (start + end) / 2;  
            SumTask leftTask = new SumTask(arr, start, mid);  
            SumTask rightTask = new SumTask(arr, mid, end);  
            leftTask.fork(); // 执行子任务  
            int rightResult = rightTask.compute(); // 计算右边任务  
            int leftResult = leftTask.join(); //合并结果  
            return leftResult + rightResult;  
        }  
    }  
}  
public class ForkJoinExample {  
    public static void main(String[] args) {  
        int[] numbers = new int[100];  
        for (int i = 0; i < 100; i++) {  
            numbers[i] = i + 1;  
        }  
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();  
        SumTask task = new SumTask(numbers, 0, numbers.length);  
        int result = pool.invoke(task);  
        System.out.println("The sum of array is: " + result);  
    }  
}  

注意事项

• Fork/Join开销：尽量控制任务的粒度，拆分过细会导致更多的任务调度开销，反而影响性能。
• 异常处理：ForkJoinTask并没有提供彻底的异常传递机制，需对易出异常的代码进行专门的处理。

充分理解Fork/Join框架的内部机制和使用场景，可以有效提升并发编程中的任务处理能力。本系列会逐步深入讲解更复杂的使用场景。