ForkJoinPool主要使用**分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)**来解决问题 。典型的应用比如快速排序算法 。这里的要点在于，ForkJoinPool能够使用相对较少的线程来处理大量的任务 。比如要对1000万个数据进行排序，那么会将这个任务分割成两个500万的排序任务和一个针对这两组500万数据的合并任务 。以此类推，对于500万的数据也会做出同样的分割处理，到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时，停止这样的分割处理 。比如，当元素的数量小于10时，会停止分割，转而使用插入排序对它们进行排序 。那么到最后，所有的任务加起来会有大概200万+个 。问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行 。
所以当使用ThreadPoolExecutor时，使用分治法会存在问题，因为ThreadPoolExecutor中的线程无法向任务队列中再添加一个任务并在等待该任务完成之后再继续执行 。而使用ForkJoinPool就能够解决这个问题，它就能够让其中的线程创建新的任务，并挂起当前的任务，此时线程就能够从队列中选择子任务执行 。
那么使用ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool，性能上会有什么差异呢？
首先，使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有父子关系的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务 。但是，使用ThreadPoolExecutor时，是不可能完成的，因为ThreadPoolExecutor中的Thread无法选择优先执行子任务，需要完成200万个具有父子关系的任务时，也需要200万个线程，很显然这是不可行的，也是很不合理的！！
工作窃取算法假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应，比如A线程负责处理A队列里的任务 。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理 。干完活的线程与其等着，不如去帮其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行 。而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行 。
工作窃取算法的优点：
充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争 。
工作窃取算法的缺点：
在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时 。并且该算法会消耗更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列 。
Fork/Join框架局限性：
对于Fork/Join框架而言，当一个任务正在等待它使用Join操作创建的子任务结束时，执行这个任务的工作线程查找其他未被执行的任务，并开始执行这些未被执行的任务，通过这种方式，线程充分利用它们的运行时间来提高应用程序的性能 。为了实现这个目标，Fork/Join框架执行的任务有一些局限性 。
（1）任务只能使用Fork和Join操作来进行同步机制，如果使用了其他同步机制，则在同步操作时，工作线程就不能执行其他任务了 。比如，在Fork/Join框架中，使任务进行了睡眠，那么，在睡眠期间内，正在执行这个任务的工作线程将不会执行其他任务了 。（2）在Fork/Join框架中，所拆分的任务不应该去执行IO操作，比如：读写数据文件 。（3）任务不能抛出检查异常，必须通过必要的代码来出来这些异常 。
ForkJoin框架的实现ForkJoin框架中一些重要的类如下所示 。
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