我们介绍过一些有关并发编程的工具和概念，包括线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService。如果仔细观察，你会发现这些工具实际上是帮助我们从任务的角度来解决并发问题的，而不是让我们陷入线程之间如何协作的繁琐细节（比如等待和通知等）。
对于简单的并行任务，你可以使用"线程池+Future"的方式来处理。而对于任务之间存在聚合关系的情况，无论是AND聚合还是OR聚合，你都可以利用CompletableFuture来解决。至于批量的并行任务，则可以借助CompletionService来实现。
我们一直强调，并发编程可以从三个层面来思考，分别是分工、协作和互斥。当你关注于任务本身时，你会发现自己的思维模式已经超越了并发编程的技术细节，更加贴近了现实世界中的工作方式。因此，我将线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService都归类到了"分工"这个层面。
下面我将通过现实世界里的工作流程图来描述并发编程领域中的简单并行任务、聚合任务和批量并行任务。相信通过这些图示，你能够更好地将自己的思维模式与现实世界联系起来。
在前面提到的简单并行任务、聚合任务和批量并行任务模型之外，还有一种任务模型被称为"分治"。如字面意义所示，分治是一种解决复杂问题的思维方法和模式；具体而言，它将一个复杂的问题分解成多个相似的子问题，然后再将这些子问题进一步分解成更小的子问题，直到每个子问题变得足够简单从而可以直接求解。
从理论上讲，每个问题都对应着一个任务，因此分治实际上就是对任务的划分和组织。分治思想在许多领域都有广泛的应用。例如，在算法领域，我们经常使用分治算法来解决问题（如归并排序和快速排序都属于分治算法，二分查找也是一种分治算法）。在大数据领域，MapReduce计算框架背后的思想也是基于分治。
由于分治这种任务模型的普遍性，Java并发包提供了一种名为Fork/Join的并行计算框架，专门用于支持分治任务模型的应用。
分治任务模型
这里你需要先深入了解一下分治任务模型，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。下图是一个简化的分治任务模型图，你可以对照着理解。
简版分治任务模型图
在这个分治任务模型里，任务和分解后的子任务具有相似性，这种相似性往往体现在任务和子任务的算法是相同的，但是计算的数据规模是不同的。具备这种相似性的问题，我们往往都采用递归算法。
Fork/Join的使用
Fork/Join是一个并行计算框架，主要用于支持分治任务模型。在这个计算框架中，Fork代表任务的分解，而Join代表结果的合并。Fork/Join计算框架主要由两部分组成：分治任务的线程池ForkJoinPool和分治任务ForkJoinTask。这两部分的关系类似于ThreadPoolExecutor和Runnable之间的关系，都是用于提交任务到线程池的，只不过分治任务有自己独特的类型ForkJoinTask。
ForkJoinTask是一个抽象类，其中有许多方法，其中最核心的是fork()方法和join()方法。fork()方法用于异步执行一个子任务，而join()方法通过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。从它们的名字就可以看出，它们都使用递归的方式处理分治任务。这两个子类都定义了一个抽象方法compute()，不同之处在于RecursiveAction的compute()方法没有返回值，而RecursiveTask的compute()方法有返回值。这两个子类也都是抽象类，在使用时需要创建自定义的子类来扩展功能。
接下来，让我们来实现一下如何使用Fork/Join并行计算框架来计算斐波那契数列（下面的代码示例源自Java官方示例）。首先，我们需要创建一个ForkJoinPool线程池以及一个用于计算斐波那契数列的Fibonacci分治任务。然后，通过调用ForkJoinPool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返回结果，所以我们的Fibonacci类继承自RecursiveTask。Fibonacci分治任务需要实现compute()方法，在这个方法中，逻辑与普通计算斐波那契数列的方法非常相似，只是在计算Fibonacci(n - 1)时使用了异步子任务，这通过f1.fork()语句来实现。
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();
}
}
ForkJoinPool工作原理
Fork/Join并行计算的核心组件是ForkJoinPool。下面简单介绍一下ForkJoinPool的工作原理。
与ThreadPoolExecutor类似，ForkJoinPool现的。不同之处在部有多个任务队列，用于生产者和消费者之间的通信。当我们通过ForkJoinPool的invoke()或submit()方法提交任务时，ForkJoinPool根据一定的路由规则将任务分配到一个任务队列中。如果任务执行过程中创建了子任务，那么子任务会被提交到对应工作线程的任务队列中。
当工作线程的任务队列为空时，它是否无事可做呢？不是的。ForkJoinPool引入了一种称为"任务窃取"的机制。当工作线程空闲时，它可以从其他工作线程的任务队列中"窃取"任务。例如，在下图中线程T2的任务队列已经为空，它可以窃取线程T1的任务队列中的任务。这样，所有的工作线程都能保持忙碌状态。
ForkJoinPool中的任务队列采用双端队列的形式。工作线程从任务队列的一个端获取任务，而"窃取任务"则从另一端进行消费。这种设计能够避免许多不必要的数据竞争。我们介绍的是ForkJoinPool的简化原理，实际上它的实现比我们介绍的要复杂得多。如果你对此感兴趣，建议阅读其源码。
ForkJoinPool工作原理图
模拟MapReduce统计单词数量
Fork/Join并行计算框架被用来实现学习MapReduce的入门程序，该程序用于统计文件中每个单词的数量。以下是如何使用Fork/Join并行计算框架实现此功能。
首先，我们可以使用二分法递归地将文件拆分为更小的部分，直到每个部分只有一行数据。然后，在每个部分中统计单词的数量，并逐级汇总结果。你可以参考之前提到的简化版分治任务模型图以理解该过程。
现在，让我们开始实现。下面的示例程序使用字符串数组String[] fc来模拟文件内容，其中每个元素与文件中的行数据一一对应。关键代码位于compute()方法中，这是一个递归方法。它将前半部分数据fork一个递归任务进行处理（关键代码：mr1.fork()），而后半部分数据在当前任务中递归处理（mr2.compute()）。
mport java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class WordCountTask extends RecursiveTask<Integer> {
private final String[] fc;
private final int start, end;
public WordCountTask(String[] fc, int start, int end) {
this.fc = fc;
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
if (end - start <= 1) {
// 对单行数据进行统计
return countWords(fc[start]);
} else {
int mid = (start + end) / 2;
WordCountTask mr1 = new WordCountTask(fc, start, mid);
mr1.fork();
WordCountTask mr2 = new WordCountTask(fc, mid, end);
int result2 = mr2.compute();
int result1 = mr1.join();
// 汇总结果
return result1 + result2;
}
}
private int countWords(String line) {
String[] words = line.split(" ");
return words.length;
}
}
这个示例程序是对Fork/Join模型的简化，实际上在真正的MapReduce框架中，还涉及到数据划分、映射阶段、归约阶段等更多的步骤。但是通过此示例，你可以初步了解如何使用Fork/Join并行计算框架来处理类似的任务。
总结
Fork/Join并行计算框架主要解决的是分治任务。分治的核心思想是"分而治之"：将一个大的任务拆分成小的子任务去解决，然后再把子任务的结果聚合起来从而得到最终结果。这个过程非常类似于大数据处理中的MapReduce，所以你可以把Fork/Join看作单机版的MapReduce。
Fork/Join并行计算框架的核心组件是ForkJoinPool。ForkJoinPool支持任务窃取机制，能够让所有线程的工作量基本均衡，不会出现有的线程很忙，而有的线程很闲的状况，所以性能很好。Java 1.8提供的Stream API里面并行流也是以ForkJoinPool为基础的。不过需要你注意的是，默认情况下所有的并行流计算都共享一个ForkJoinPool，这个共享的ForkJoinPool默认的线程数是CPU的核数；如果所有的并行流计算都是CPU密集型计算的话，完全没有问题，但是如果存在I/O密集型的并行流计算，那么很可能会因为一个很慢的I/O计算而拖慢整个系统的性能。所以 建议用不同的ForkJoinPool执行不同类型的计算任务。
如果你对ForkJoinPool详细的实现细节感兴趣，也可以参考 Doug Lea的论文。
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