我们要使用ForkJoin框架，必须首先创建一个ForkJoin任务。它提供在任务中执行 fork()和 join()
操作的机制，通常情况下我们不需要直接继承ForkJoinTask 类，而只需要继承它的子类，Fork/Join框架提供了以下两个子类：
- RecursiveAction：用于没有返回结果的任务。
- RecursiveTask：用于有返回结果的任务。
- ForkJoinPool需要通过
ForkJoinPool来执行，任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。
现在我们来看看如何使用它，这里以计算1-1000的和为例，我们可以将其拆分为8个小段的数相加，比如1-125、126-250… ，最后再汇总即可，它也是依靠线程池来实现的：
java;gutter:true;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
System.out.println(pool.submit(new SubTask(1, 1000)).get());
}</p>
<pre><code>/**
* 继承RecursiveTask，这样才可以作为一个任务，泛型就是计算结果类型
*/
private static class SubTask extends RecursiveTask {
private final int start; //比如我们要计算一个范围内所有数的和，那么就需要限定一下范围，这里用了两个int存放
private final int end;
public SubTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
if(end - start > 125) { //每个任务最多计算125个数的和，如果大于继续拆分，小于就可以开始算了
SubTask subTask1 = new SubTask(start, (end + start) / 2);
subTask1.fork(); //会继续划分子任务执行
SubTask subTask2 = new SubTask((end + start) / 2 + 1, end);
subTask2.fork(); //会继续划分子任务执行
return subTask1.join() + subTask2.join(); //越玩越有递归那味了
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 开始计算 "+start+"-"+end+" 的值!");
int res = 0;
for (int i = start; i
</code></pre>
<pre><code>
可以看到，结果非常正确，但是整个计算任务实际上是拆分为了8个子任务同时完成的，结合多线程，原本的单线程任务，在多线程的加持下速度成倍提升。
包括Arrays工具类提供的并行排序也是利用了ForkJoinPool来实现：
;gutter:true;
public static void parallelSort(byte[] a) {
int n = a.length, p, g;
if (n
并行排序的性能在多核心CPU环境下，肯定是优于普通排序的，并且排序规模越大优势越显著。
Original: https://www.cnblogs.com/zhangzhixi/p/16305373.html
Author: Java小白的搬砖路
Title: Fork/Join框架
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