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一.简介
并发编程可以分为三个层面的问题，分别是分工、协作和互斥，用类比现实世界的一些情况去理解并发任务，可以把线程池、Future、CompletableFuture 和 CompletionService 都列到了分工里面。
还有一种“分治”的任务模型，指的是把一个复杂的问题分解成多个相似的子问题，然后再把子问题分解成更小的子问题，直到子问题简单到可以直接求解。
分治思想在很多领域都有广泛的应用，例如算法领域有分治算法（归并排序、快速排序都属于分治算法，二分法查找也是一种分治算法）；大数据领域知名的计算框架 MapReduce 背后的思想也是分治。既然分治这种任务模型如此普遍，那 Java 显然也需要支持，Java 并发包里提供了一种叫做 Fork/Join 的并行计算框架，就是用来支持分治这种任务模型的。
二.Fork/Join
2.1 分治任务模型
分治任务模型可分为两个阶段：一个阶段是任务分解，也就是将任务迭代地分解为子任务，直至子任务可以直接计算出结果；另一个阶段是结果合并，即逐层合并子任务的执行结果，直至获得最终结果。
2.2 API
Fork/Join 是一个并行计算的框架，主要就是用来支持分治任务模型的，这个计算框架里的 Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解，Join 对应的是结果合并。Fork/Join 计算框架主要包含两部分，一部分是分治任务的线程池 ForkJoinPool，另一部分是分治任务 ForkJoinTask。这两部分的关系类似于 ThreadPoolExecutor 和 Runnable 的关系，都可以理解为提交任务到线程池，只不过分治任务有自己独特类型 ForkJoinTask。
ForkJoinTask 是一个抽象类，它的方法有很多，最核心的是 fork() 方法和 join() 方法，其中 fork() 方法会异步地执行一个子任务，而 join() 方法则会阻塞当前线程来等待子任务的执行结果。ForkJoinTask 有两个子类——RecursiveAction 和 RecursiveTask，通过名字你就应该能知道，它们都是用递归的方式来处理分治任务的。这两个子类都定义了抽象方法 compute()，不过区别是 RecursiveAction 定义的 compute() 没有返回值，而 RecursiveTask 定义的 compute() 方法是有返回值的。这两个子类也是抽象类，在使用的时候，需要你定义子类去扩展。
接下来我们就来实现一下，看看如何用 Fork/Join 这个并行计算框架计算斐波那契数列（下面的代码源自 Java 官方示例）。首先我们需要创建一个分治任务线程池以及计算斐波那契数列的分治任务，之后通过调用分治任务线程池的 invoke() 方法来启动分治任务。由于计算斐波那契数列需要有返回值，所以 Fibonacci 继承自 RecursiveTask。分治任务 Fibonacci 需要实现 compute() 方法，这个方法里面的逻辑和普通计算斐波那契数列非常类似，区别之处在于计算 Fibonacci(n - 1) 使用了异步子任务，这是通过 f1.fork() 这条语句实现的。
2.3 ForkJoinPool 工作原理
ForkJoinPool 本质上也是一个生产者 - 消费者的实现，但是更加智能，你可以参考下面的 ForkJoinPool 工作原理图来理解其原理。ThreadPoolExecutor 内部只有一个任务队列，而 ForkJoinPool 内部有多个任务队列，当我们通过 ForkJoinPool 的 invoke() 或者 submit() 方法提交任务时，ForkJoinPool 根据一定的路由规则把任务提交到一个任务队列中，如果任务在执行过程中会创建出子任务，那么子任务会提交到工作线程对应的任务队列中。
ForkJoinPool 本质上也是一个生产者 - 消费者的实现，但是更加智能，你可以参考下面的 ForkJoinPool 工作原理图来理解其原理。ThreadPoolExecutor 内部只有一个任务队列，而 ForkJoinPool 内部有多个任务队列，当我们通过 ForkJoinPool 的 invoke() 或者 submit() 方法提交任务时，ForkJoinPool 根据一定的路由规则把任务提交到一个任务队列中，如果任务在执行过程中会创建出子任务，那么子任务会提交到工作线程对应的任务队列中。
如果工作线程对应的任务队列空了，是不是就没活儿干了呢？不是的，ForkJoinPool 支持一种叫做“任务窃取”的机制，如果工作线程空闲了，那它可以“窃取”其他工作任务队列里的任务，例如下图中，线程 T2 对应的任务队列已经空了，它可以“窃取”线程 T1 对应的任务队列的任务。如此一来，所有的工作线程都不会闲下来了。
ForkJoinPool 中的任务队列采用的是双端队列，工作线程正常获取任务和“窃取任务”分别是从任务队列不同的端消费，这样能避免很多不必要的数据竞争。我们这里介绍的仅仅是简化后的原理，ForkJoinPool 的实现远比我们这里介绍的复杂，如果你感兴趣，建议去看它的源码。
三.示例
斐波那契数列
static void main(String[] args){
//创建分治任务线程池
ForkJoinPool fjp =
new ForkJoinPool(4);
//创建分治任务
Fibonacci fib =
new Fibonacci(30);
//启动分治任务
Integer result =
fjp.invoke(fib);
//输出结果
System.out.println(result);
}
//递归任务
static class Fibonacci extends
RecursiveTask<Integer>{
final int n;
Fibonacci(int n){this.n = n;}
protected Integer compute(){
if (n <= 1)
return n;
Fibonacci f1 =
new Fibonacci(n - 1);
//创建子任务
f1.fork();
Fibonacci f2 =
new Fibonacci(n - 2);
//等待子任务结果，并合并结果
return f2.compute() + f1.join();
}
}
参考
《Java并发编程实战》
公众号
微信号：bigdata_limeng
