写在前面
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。
Fork/Join框架介绍
位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。基本思想和Hadoop的MapReduce思想类似。主要采用的是工作窃取算法(某个线程从其他队列里窃取任务来执行)，并行分治计算中的一种Work-stealing策略
为什么需要使用工作窃取算法呢？
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，如下所示。
- 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。
- 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。
- 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。
Fork/Join框架的核心类
Fork/Join框架的核心是两个类：ForkJoinPool和ForkJoinTask。ForkJoinPool负责实现工作窃取算法、管理工作线程、提供关于任务的状态以及执行信息。ForkJoinTask主要提供在任务中执行Fork和Join操作的机制。
代码示例
示例代码如下：
