什么是ForkJoin？看这一篇就能掌握！ _生活百科

在JDK中，提供了这样一种功能：它能够将复杂的逻辑拆分成一个个简单的逻辑来并行执行，待每个并行执行的逻辑执行完成后，再将各个结果进行汇总，得出最终的结果数据。有点像Hadoop中的MapReduce 。
ForkJoin是由JDK1.7之后提供的多线程并发处理框架。ForkJoin框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之？分而治之就是将一个复杂的计算，按照设定的阈值分解成多个计算，然后将各个计算结果进行汇总。相应的，ForkJoin将复杂的计算当做一个任务，而分解的多个计算则是当做一个个子任务来并行执行。
Java并发编程的发展对于Java语言来说，生来就支持多线程并发编程，在并发编程领域也是在不断发展的。Java在其发展过程中对并发编程的支持越来越完善也正好印证了这一点。

Java 1 支持thread，synchronized 。
Java 5 引入了 thread pools，blocking queues, concurrent collections，locks, condition queues 。
Java 7 加入了fork-join库。
Java 8 加入了 parallel streams 。

并发与并行并发和并行在本质上还是有所区别的。
并发并发指的是在同一时刻，只有一个线程能够获取到CPU执行任务，而多个线程被快速的轮换执行，这就使得在宏观上具有多个线程同时执行的效果，并发不是真正的同时执行，并发可以使用下图表示。

文章插图
并行并行指的是无论何时，多个线程都是在多个CPU核心上同时执行的，是真正的同时执行。

文章插图
分治法基本思想把一个规模大的问题划分为规模较小的子问题，然后分而治之，最后合并子问题的解得到原问题的解。
步骤①分割原问题；
②求解子问题；
③合并子问题的解为原问题的解。
我们可以使用如下伪代码来表示这个步骤。
if(任务很小）{ 直接计算得到结果}else{ 分拆成N个子任务调用子任务的fork()进行计算调用子任务的join()合并计算结果}在分治法中，子问题一般是相互独立的，因此，经常通过递归调用算法来求解子问题。
典型应用

二分搜索
大整数乘法
Strassen矩阵乘法
棋盘覆盖
合并排序
快速排序
线性时间选择
汉诺塔

ForkJoin并行处理框架ForkJoin框架概述Java 1.7 引入了一种新的并发框架—— Fork/Join Framework，主要用于实现“分而治之”的算法，特别是分治之后递归调用的函数。
ForkJoin框架的本质是一个用于并行执行任务的框架，能够把一个大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务的计算结果。在Java中，ForkJoin框架与ThreadPool共存，并不是要替换ThreadPool
其实，在Java 8中引入的并行流计算，内部就是采用的ForkJoinPool来实现的。例如，下面使用并行流实现打印数组元组的程序。
public class SumArray { public static void main(String[] args){ List<Integer> numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9); numberList.parallelStream().forEach(System.out::println); }}这段代码的背后就使用到了ForkJoinPool 。
说到这里，可能有读者会问：可以使用线程池的ThreadPoolExecutor来实现啊？为什么要使用ForkJoinPool啊？ForkJoinPool是个什么鬼啊？！接下来，我们就来回答这个问题。
ForkJoin框架原理ForkJoin框架是从jdk1.7中引入的新特性,它同ThreadPoolExecutor一样，也实现了Executor和ExecutorService接口。它使用了一个无限队列来保存需要执行的任务，而线程的数量则是通过构造函数传入，如果没有向构造函数中传入指定的线程数量，那么当前计算机可用的CPU数量会被设置为线程数量作为默认值。