本文将从一个简单的例子出发，与大家解释为啥要有 ForkJoinPool 的存在。接着向大家介绍 ForkJoinPool 的基本信息及使用，最后讲解 ForkJoinPool 的基本原理。
诞生原因
对于线程池来说，我们经常使用的是 ThreadPoolExecutor，可以用来提升任务处理效率。一般情况下，我们使用 ThreadPoolExecutor 的时候，各个任务之间都是没有联系的。但在某些特殊情况下，我们处理的任务之间是有联系的，例如经典的 Fibonacci 算法就是其中一种情况。
对于 Fibonacci 数列来说，我们知道 F (N) = F (N-1) + F (N-2)。当前数值的结果，都依赖后面几个数值的结果。这时候如果用 ThreadPoolExecutor 貌似就无法解决问题了。虽然我们可以单线程的递归算法，则其计算速度较慢，并且无法进行并行计算，无法发挥 CPU 多核的优势。
ForkJoinPool 就是设计用来解决父子任务有依赖的并行计算问题的。类似于快速排序、二分查找、集合运算等有父子依赖的并行计算问题，都可以用 ForkJoinPool 来解决。对于 Fibonacci 数列问题，如果用 ForkJoinPool 来实现，其实现代码为：
@Slf4j public class ForkJoinDemo { // 1. 运行入口 public static void main(String[] args) { int n = 20; // 为了追踪子线程名称，需要重写 ForkJoinWorkerThreadFactory 的方法 final ForkJoinPool.ForkJoinWorkerThreadFactory factory = pool -> { final ForkJoinWorkerThread worker = ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory.newThread(pool); worker.setName("my-thread" + worker.getPoolIndex()); return worker; }; //创建分治任务线程池，可以追踪到线程名称 ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4, factory, null, false); // 快速创建 ForkJoinPool 方法 // ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(4); //创建分治任务 Fibonacci fibonacci = new Fibonacci(n); //调用 invoke 方法启动分治任务 Integer result = forkJoinPool.invoke(fibonacci); log.info("Fibonacci {} 的结果是 {}", n, result); } } // 2. 定义拆分任务，写好拆分逻辑 @Slf4j class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> { final int n; Fibonacci(int n) { this.n = n; } @Override public Integer compute() { //和递归类似，定义可计算的最小单元 if (n <= 1) { return n; } // 想查看子线程名称输出的可以打开下面注释 //log.info(Thread.currentThread().getName()); Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1); // 拆分成子任务 f1.fork(); Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2); // f1.join 等待子任务执行结果 return f2.compute() + f1.join(); } }如上面代码所示，我们定义了一个 Fibonacci 类，继承了 RecursiveTask 抽象类。在 Fibonacci 类中，我们定义了拆分逻辑，并调用了 join () 等待子线程执行结果。运行程序，我们会得到如下的结果：
17:29:10.336 [main] INFO tech.shuyi.javacodechip.forkjoinpool.ForkJoinDemo - Fibonacci 20 的结果是 6765上面代码中提到的 fork () 和 join () 是 ForkJoinPool 提供的 API 接口，主要用于执行任务以及等待子线程结果。关于其详细用法，我们稍后会讲到。
除了用于处理父子任务有依赖的情形，其实 ForkJoinPool 也可以用于处理需要获取子任务执行结果的场景。例如：我们要计算 1 到 1 亿的和，为了加快计算的速度，我们自然想到算法中的分治原理，将 1 亿个数字分成 1 万个任务，每个任务计算 1 万个数值的综合，利用 CPU 的并发计算性能缩短计算时间。
因为 ThreadPoolExecutor 也可以通过 Future 获取执行结果，因此 ThreadPoolExecutor 也是可行的。这时候我们有两种实现方式，一种是用 ThreadPoolExecutor 实现，一种是用 ForkJoinPool 实现。下面我们将这两种方式都实现一下，看看这两种实现方式有什么不同。
无论哪种实现方式，其大致思路都是：
- 按照线程池里线程个数 N，将 1 亿个数划分成 N 等份，随后丢入线程池进行计算。
- 每个计算任务使用 Future 接口获取计算结果，最后积加即可。
我们先使用 ThreadPoolExecutor 实现。
首先，定义一个 Calculator 接口，表示计算数字总和这个动作，如下所示。
public interface Calculator { /** * 把传进来的所有numbers 做求和处理 * * @param numbers * @return 总和 */ long sumUp(long[] numbers); }接着，我们定义一个使用 ThreadPoolExecutor 线程池实现的类，如下所示。
package tech.shuyi.javacodechip.forkjoinpool; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.Future; public class ExecutorServiceCalculator implements Calculator { private int parallism; private ExecutorService pool; public ExecutorServiceCalculator() { // CPU的核心数 默认就用cpu核心数了 parallism = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); pool = Executors.newFixedThreadPool(parallism); } // 1. 处理计算任务的线程 private static class SumTask implements Callable<Long> { private long[] numbers; private int from; private int to; public SumTask(long[] numbers, int from, int to) { this.numbers = numbers; this.from = from; this.to = to; } @Override public Long call() { long total = 0; for (int i = from; i <= to; i++) { total += numbers[i]; } return total; } } // 2. 核心业务逻辑实现 @Override public long sumUp(long[] numbers) { List<Future<Long>> results = new ArrayList<>(); // 2.1 数字拆分 // 把任务分解为 n 份，交给 n 个线程处理 4核心 就等分成4份呗 // 然后把每一份都扔个一个SumTask线程 进行处理 int part = numbers.length / parallism; for (int i = 0; i < parallism; i++) { int from = i * part; //开始位置 int to = (i == parallism - 1) ? numbers.length - 1 : (i + 1) * part - 1; //结束位置 //扔给线程池计算 results.add(pool.submit(new SumTask(numbers, from, to))); } // 2.2 阻塞等待结果 // 把每个线程的结果相加，得到最终结果 get()方法 是阻塞的 // 优化方案：可以采用CompletableFuture来优化 JDK1.8的新特性 long total = 0L; for (Future<Long> f : results) { try { total += f.get(); } catch (Exception ignore) { } } return total; } }如上面代码所示，我们实现了一个计算单个任务的类 SumTask，在该类中对数值进行累加。其次，我们在 sumUp () 方法中，对 1 亿的数字进行拆分，接着扔给线程池计算，最后阻塞等待计算结果，最终累加起来。
我们运行上面的代码，可以得到顺利得到最终结果，如下所示。
耗时：10ms 结果为：50000005000000接着我们使用 ForkJoinPool 来实现。
我们首先实现 SumTask 继承 RecursiveTask 抽象类，并在 compute () 方法中定义拆分逻辑及计算。最后在爱 sumUp () 方法中调用 pool 方法进行计算，代码如下所示。
public class ForkJoinCalculator implements Calculator { private ForkJoinPool pool; // 1. 定义计算逻辑 private static class SumTask extends RecursiveTask<Long> { private long[] numbers; private int from; private int to; public SumTask(long[] numbers, int from, int to) { this.numbers = numbers; this.from = from; this.to = to; } //此方法为ForkJoin的核心方法：对任务进行拆分 拆分的好坏决定了效率的高低 @Override protected Long compute() { // 当需要计算的数字个数小于6时，直接采用for loop方式计算结果 if (to - from < 6) { long total = 0; for (int i = from; i <= to; i++) { total += numbers[i]; } return total; } else { // 否则，把任务一分为二，递归拆分(注意此处有递归)到底拆分成多少分 需要根据具体情况而定 int middle = (from + to) / 2; SumTask taskLeft = new SumTask(numbers, from, middle); SumTask taskRight = new SumTask(numbers, middle + 1, to); taskLeft.fork(); taskRight.fork(); return taskLeft.join() + taskRight.join(); } } } public ForkJoinCalculator() { // 也可以使用公用的线程池 ForkJoinPool.commonPool()： // pool = ForkJoinPool.commonPool() pool = new ForkJoinPool(); } @Override public long sumUp(long[] numbers) { Long result = pool.invoke(new SumTask(numbers, 0, numbers.length - 1)); pool.shutdown(); return result; } }运行上面的代码，结果为：
耗时：860ms 结果为：50000005000000对比 ThreadPoolExecutor 和 ForkJoinPool 这两者的实现，可以发现它们都有任务拆分的逻辑，以及最终合并数值的逻辑。但 ForkJoinPool 相比 ThreadPoolExecutor 来说，做了一些实现上的封装，例如：
- 不用手动去获取子任务的结果，而是使用 join () 方法直接获取结果。
- 将任务拆分的逻辑，封装到 RecursiveTask 实现类中，而不是裸露在外。
因此对于没有父子任务依赖，但是希望获取到子任务执行结果的并行计算任务，也可以使用 ForkJoinPool 来实现。在这种情况下，使用 ForkJoinPool 实现更多是代码实现方便，封装做得更加好。
使用指南
使用 ForkJoinPool 来进行并行计算，主要分为两步：
- 定义 RecursiveTask 或 RecursiveAction 的任务子类。
- 初始化线程池及计算任务，丢入线程池处理，取得处理结果。
首先，我们需要定义一个 RecursiveTask 或 RecursiveAction 的子类，然后再该类的 compute () 方法中定义拆分逻辑和计算逻辑。这两个抽象类的区别在于：前者有返回值，后者没有返回值。例如前面讲到的 1 到 1 亿的叠加问题，其定义的 RecursiveTask 实现类 SumTask 的代码如下：
private static class SumTask extends RecursiveTask<Long> { private long[] numbers; private int from; private int to; public SumTask(long[] numbers, int from, int to) { this.numbers = numbers; this.from = from; this.to = to; } @Override protected Long compute() { // 1. 定义拆分退出逻辑 if (to - from < 6) { long total = 0; for (int i = from; i <= to; i++) { total += numbers[i]; } return total; } else { // 2. 定义计算逻辑 int middle = (from + to) / 2; SumTask taskLeft = new SumTask(numbers, from, middle); SumTask taskRight = new SumTask(numbers, middle + 1, to); taskLeft.fork(); taskRight.fork(); return taskLeft.join() + taskRight.join(); } } }对于 compute () 方法的实现，核心是想清楚：怎么拆分成子任务？什么时候结束拆分？
接着，初始化 ForkJoinPool 线程池，初始化计算任务，最后将任务丢入线程池中。
// 初始化线程池 public ForkJoinCalculator() { pool = new ForkJoinPool(); } // 初始化计算任务，将任务丢入线程池 public long sumUp(long[] numbers) { Long result = pool.invoke(new SumTask(numbers, 0, numbers.length - 1)); pool.shutdown(); return result; }通过上面两步操作，我们就完成了一个 ForkJoinPool 任务代码的编写。
原理解析
ForkJoinPool 的设计思想是分治算法，即将任务不断拆分（fork）成更小的任务，最终再合并（join）各个任务的计算结果。通过这种方式，可以充分利用 CPU 资源，再结合工作窃取算法（worksteal）整体提高执行效率。其简单的流程如下图：
图片来源于思否用户「日拱一兵」
从图中可以看出 ForkJoinPool 要先执行完子任务才能执行上一层任务。因此 ForkJoinPool 最适合有父子任务依赖的场景，其次就是需要获取子任务执行结果的场景。比如：Fibonacci 数列、快速排序、二分查找等。
源码实现
ForkJoinPool 的主要实现类为：ForkJoinPool 和 ForkJoinTask 抽象类。
ForkJoinTask 实现了 Future 接口，可以用于获取处理结果。ForkJoinTask 有两个抽象子类：RecursiveAction 和 RecursiveTask 抽象类，其区别在于前者没有返回值，后者有返回值，其类图如下所示。
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ForkJoinPool 则是具体的逻辑实现，由于暂时没有应用场景，就不了解这么深了，这里就不深入解析了。
感兴趣的朋友可以参考这篇文章：ForkJoinPool 大型图文现场（一阅到底 vs 直接收藏） - SegmentFault 思否。
窃取算法
我们知道 ForkJoinPool 的父子任务之间是有依赖关系的，那么 ForkJoinPool 是如何实现的呢？答案是：利用不同任务队列执行。在 ForkJoinPool 中有一个数组形式的成员变量workQueue[]，其对应一个队列数组，每个队列对应一个消费线程。丢入线程池的任务，根据特定规则进行转发。
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这样就有一个问题：有些队列可能任务比较多，有些队列任务比较少，这样就会导致不同线程负载不一样，整体不够高效，怎么办呢？
答案是：利用窃取算法，空闲的线程从尾部去消费其他队列的任务。
一般情况下，线程获取自己队列中的任务是 LIFO（Last Input First Output 后进先出）的方式，即类似于栈的操作方式。如下图所示，首先放入队列的时候先将任务 Push 进队列的头部（top），之后消费的时候在 pop 出队列头部（top）。
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而当某个线程对应的队列空闲时，该线程则去队列的底部（base）窃取（poll）任务到自己的队列，然后进行消费。那问题来了：为什么不从头部（top）获取任务，而要从底部（base）获取任务呢？那是为了避免冲突！如果两个线程同时从顶部获取任务，那就会有多线程的冲突问题，就需要加锁操作，从而降低了执行效率。
