1.Fork/Join 框架详解/面试问题梳理
2.Java：Java中的源码Fork/Join框架的并行编程基础
3.Fork/Join框架介绍
4.一文看懂什么是fork/join
5.java的fork/join任务,你写对了吗?
6.Java并发编程：Fork/Join框架解释

Fork/Join 框架详解/面试问题梳理

       Fork/Join框架是Java中较少被关注但底层应用广泛的架构，常在面试中提及，源码尤其与Java 8并行流原理相关。源码其核心是源码“分而治之”算法，将大任务拆解为小任务并行执行，源码最后合并结果，源码色app源码带播放显著提升系统效率。源码

       Fork/Join架构由四个主要类构成：基础类、源码线程池工具类、源码ForkJoinTask（抽象类，源码实现Future接口），源码以及RecursiveTask和RecursiveAction。源码

       ForkJoinPool作为Executor的源码实现，包含Work-Stealing机制。源码线程池中的源码每个线程具有双端队列，用于存储任务。当线程处于等待状态，可从其他线程队列窃取任务执行，实现资源高效利用。

       工作窃取算法确保多线程共享任务队列，任务按优先级从队列头部取出执行，任务分解后子任务放入队列尾部。空闲线程能“偷取”其他线程的任务执行，提升资源利用率。

       ForkJoinPool的核心组件包括ForkJoinWorkerThread线程和WorkQueue队列。ForkJoinWorkerThread代表线程，WorkQueue存储任务。ForkJoinPool内部的ctl字段管理线程数量，外部任务提交至WorkQueue，每个线程拥有独立的WorkQueue。

       任务执行流程：ForkJoinPool通过WorkQueue管理任务，源码加WorkQueue与ForkJoinWorkerThread关联，外部线程提交任务至WorkQueue。ForkJoinWorkerThread从其WorkQueue获取任务执行，空闲时可从其他线程窃取任务，采用工作窃取机制优化资源分配，显著提升并行处理效能。

Java：Java中的Fork/Join框架的并行编程基础

       并行编程，是多核 CPU 技术出现后，充分利用处理资源的重要方式。它允许程序中的多个进程并发执行，从而极大提升性能与效率。Java 并发 API 中的 Fork/Join 框架，就是实现并行化算法的强大工具。本文将探索使用 Java 中的 Fork/Join 框架进行并行编程的概念。

       并行编程的核心在于，使用多个处理器完成任务，这与多线程有相似之处。然而，它们在实质上大不相同。多线程提供了一种错觉上的并行处理，实际上是通过时间共享机制在竞争线程间分配 CPU 时间。而并行编程则意味着程序员可以并行使用多个专用 CPU，这需要优化以匹配内存速度、处理能力以及其他硬件附件，适用于多核 CPU 环境。

       在并行编程中，任务是独立的，执行顺序无关紧要。它们可以是功能并行（每个处理器处理其部分问题）或数据并行（处理器处理其部分数据）。适合大型问题库，源码团或问题规模太大以至于无法在合理时间内解决。这种编程方式在多处理器系统中能够快速获得结果。

       Fork/Join 框架是 Java 并发 API 的一部分，包含支持并行编程的类和接口。它简化了多线程创建与使用过程，并自动化了进程间的数据分配。与多线程相比，Fork/Join 框架针对多个处理器环境优化，采用递归分治策略实现并行处理。

       该框架包含四个核心类：ForkJoinTask、ForkJoinPool、RecursiveAction 和 RecursiveTask。ForkJoinTask 是抽象任务类，用于定义并行任务，ForkJoinPool 是任务执行的公共池，RecursiveAction 和 RecursiveTask 分别用于创建不返回结果或具有结果的任务。

       Fork/Join 框架采用递归分治策略，将任务拆分至更小部分，直至每个单元问题可由多核处理器并行执行。这种方式与非并行环境下的顺序处理形成鲜明对比，显著提升效率。然而，并非所有问题都适合并行处理，但许多数据数组、集合和分组问题通常与并行编程策略兼容。

       综上所述，Fork/Join 框架在 Java 中提供了实现并行编程的强大支持。正确使用并行编程技术，可以有效提升程序性能，但在实际应用中需要考虑负载平衡、源码播放器任务通信等复杂因素。正确选择并行编程策略与 API，可以实现最佳性能。

Fork/Join框架介绍

       Fork/Join框架是Java7提供的并行执行任务的框架。它通过将大任务分解为多个小任务并行执行，最后汇总子任务的结果得到最终结果。

       使用Fork/Join框架，开发者需要定义两个类：ForkJoinTask和ForkJoinPool。其中，ForkJoinTask负责定义任务，包括是否需要结果的任务和不需要结果的任务。ForkJoinPool用于执行这些任务。

       Fork/Join框架采用递归方式实现任务分割，任务分割后会添加到当前工作线程所维护的双端队列中。当一个工作线程的队列没有任务时，它会随机从其他工作线程队列的尾部获取任务执行。这便是工作窃取算法，旨在减少线程间的竞争，充分利用线程并行计算。

       在Fork/Join框架中，每个任务都需要实现compute()方法，该方法根据任务需要判断是否分割子任务，如果需要，则在调用fork方法时进入compute()方法，反之执行当前任务并返回结果。join方法用于等待子任务结果返回。

       工作窃取算法在大型任务分解后，将任务分配给不同的队列，由对应的线程执行。当线程执行完自己的源码网站视频任务时，可以去其他线程的队列中窃取任务执行。双端队列的使用可以减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争。

       Fork/Join框架通过异常处理机制，确保在执行过程中可能出现的异常得到妥善处理。isCompletedAbnormally()方法可以检查任务是否异常或被取消，getException方法则可以获取异常信息。

       ForkJoinPool由ForkJoinTask数组和ForkJoinWorkerThread数组组成，分别用于存放任务和执行任务。ForkJoinTask的fork方法异步执行任务，立即返回结果。ForkJoinTask的join方法阻塞当前线程，等待获取结果。

       在ForkJoinTask的doJoin()方法中，根据任务状态判断返回结果。已完成的任务直接返回结果，被取消的任务抛出CancellationException，出现异常的任务抛出对应的异常。

一文看懂什么是fork/join

       Fork/Join 是 JUC 并发包下的一个并行处理框架，主要用于递归分解任务，旨在最大化利用多核处理器提升应用性能。

       Fork/Join 的核心是将任务分解为更小的子任务，直至达到最小任务量。此过程体现的是“分而治之”算法思想。

       工作窃取算法在多线程任务队列间运行，当线程完成自己任务后，可从其他线程队列窃取任务执行。通常使用双端队列存储任务，减少线程间竞争。

       Fork/Join 实现了任务分割与合并。通过 ForkJoinTask 类实现任务，它包含 fork() 和 join() 方法。fork() 方法将任务推入线程的工作队列，join() 方法等待任务执行完毕。

       ForkJoinTask 是轻量级线程实体，ForkJoinPool 管理线程和任务队列，提供执行 ForkJoinTask 的能力。RecursiveAction 和 RecursiveTask 是 ForkJoinTask 的子类，分别用于无返回值和有返回值的任务。

       ForkJoinPool 使用工作队列数组维护线程状态，支持高效任务调度。

       Fork/Join 应用于计算密集型任务，如斐波那契数列。任务划分需适度，过于细化反而降低效率。使用 Fork/Join 适合计算复杂任务，多核 CPU 可提升性能。

       并非所有任务都适合 Fork/Join 框架，复杂度与多线程开销需权衡。简单任务使用单线程更高效，复杂任务多核 CPU 下利用 Fork/Join 提升计算速度。

java的fork/join任务,你写对了吗?

       从 JDK 1.7 开始，Java引入了一种新的 Fork/Join 线程池框架，旨在将大任务拆分为多个小任务并行执行，最后汇总结果。比如计算一个大数组的和，传统的单线程循环执行效率较低。通过将数组拆分为四部分并行计算，最后汇总结果，执行效率明显提升。更进一步，如果部分仍过大，继续拆分至满足最小颗粒度后进行计算，这种反复裂变形成一系列小任务，便是 Fork/Join 的工作原理。

       Fork/Join 采用分而治之的思想，将复杂任务分解为多个简单小任务，各小任务执行结果汇总后得到最终结果。这一思想在大数据领域广泛应用。接下来，让我们具体了解 Fork/Join 的用法。

       以计算 个数字组成的数组并行求和为例，使用 Fork/Join 框架进行操作。结果表明，使用 Fork/Join 方式汇总计算与传统的循环方式结果一致。为了提高效率，最小任务数组最大容量设置为，Fork/Join 对数组进行三次拆分，执行过程清晰。

       数组量越大时，采用 Fork/Join 方式计算，程序执行效率优势明显。Fork/Join 框架的核心类包括 ForkJoinPool 和 ForkJoinTask，它们协同工作，分解大任务并汇总结果。值得注意的是，ForkJoinPool 线程池与 ThreadPoolExecutor 线程池在实现原理上有显著区别，ForkJoinPool 允许线程创建新任务并挂起当前任务，从任务队列中选择子任务执行，以充分利用并行计算。

       ForkJoinPool 是负责任务执行的线程池，构造方法提供了默认无参和使用 Executors 工具类创建两种方式。ForkJoinPool 实现了 Executor 和 ExecutorService 接口，支持通过多种方法提交任务。尽管 ForkJoinPool 和 ThreadPoolExecutor 在实现上不同，但二者均能有效提升线程并发执行性能。

       ForkJoinTask 是负责任务分解和合并计算的抽象类，它实现了 Future 接口，可以直接提交到线程池。ForkJoinTask 包含 fork() 和 join() 方法，分别表示任务的分拆与合并。使用 ForkJoinTask 的三个常用子类，如 RecursiveTask，通常用于有返回值的任务计算。

       综上，ForkJoinPool 提供了一种补充线程池，通过存放任务队列和并行计算，进一步提升性能。ForkJoinTask 与 ForkJoinPool 搭配使用，将大计算任务拆分成互不干扰的小任务提交给线程池计算，最后汇总结果，实现与单线程执行相同的结果。当任务量越大，Fork/Join 框架的执行效率优势越明显。然而，并非所有任务都适合使用 Fork/Join 框架，例如 IO 密集型任务。

Java并发编程：Fork/Join框架解释

       分治算法是一种策略，将复杂问题分解为较小、相似的子问题，递归解决后合并解。步骤包括分解、解决子问题与合并。

       Fork/Join框架在Java中实现分治思想，用以高效执行并行任务。传统线程池存在效率瓶颈，Fork/Join框架提供了解决方案。

       ForkJoin框架的核心是ForkJoinTask抽象类，它用于定义任务。此框架主要特点包括任务的分解、并行执行与结果合并。

       以查找最大数组值为例，该过程可直观展示Fork/Join框架的运用。

       方法流程如下：首先使用fork方法将任务分解，然后调用join方法等待结果，invoke方法则代表fork与join的结合，即先分解后等待结果。

       具体步骤：invoke方法等同于fork后调用join，join负责检查任务是否完成，若有结果立即返回，否则阻塞至任务完成。若不先执行fork直接join，则任务将无限阻塞。

并发（行）之Fork/Join

        严格来说，Fork/join是并行而非并发的。之所以放到并发这块，是因为并发和并行大部分情况下是不需要程序员去关心的。大牛Linus Torvalds更是曾经讳言：

        我们还能说什么呢？深以为然。

        回到主题，Fork/join采用了分治思想，其实分治对我们来说很熟悉了，大学算法课程总会接触到，比如分治排序：

        基于这个思想，我们先看下Fork/join的几个重要类。

        另外还有个比较重要的变量 runState : 用来标记当前线程池的运行状态,使用二进制表示。 这就是值得我们学习借鉴的地方

        还有重要的几个方法，我们用示例来说明吧，如下为求和示例：

        结果如下：

        我们看看程序中几个重要的方法：

1、fork（）

        2、join（）

        3、invoke（）

        4、invokeAll（）

        以上。

        希望还有几天就到预产期的我媳妇和尚未出世的儿子都能健健康康。

fork/join 全面剖析，你可以不用，但是不能不懂！

       fork/join框架在Java并发包中扮演着重要角色，尤其在Java 8的并行流中。本文将深入剖析其设计思路、核心角色和实现机制。

       首先，fork/join的工作原理是将大任务分解成小任务，并利用多核处理。其特殊之处在于运用了work-stealing算法，通过双端队列分配任务，即使线程处理完一个任务，也能从其他未完成的任务中“窃取”以提高效率。

       核心角色包括ForkJoinPool，作为任务的管理者和线程容器，负责任务的提交和workerThread的管理。ForkJoinWorkerThread则是实际执行任务的“工人”，处理队列中的任务，并通过work-stealing机制优化资源利用。WorkQueue是存放任务的双端队列，ForkJoinTask则定义了任务类型，分为有返回值和无返回值两种。

       在初始化阶段，ForkJoinPool通过ForkJoinWorkerThreadFactory创建线程，任务的提交逻辑分为首次提交和任务切分后提交。首次提交会确保队列的创建和加锁，任务切分则在workerThread中进行。任务的消费则由workerThread或非workerThread线程根据任务状态进行处理。

       至于任务的窃取，工作线程在run()方法中通过scan(WorkQueue, int r)函数实现，不断尝试从队列中“窃取”任务，直到找到或者遍历完所有队列。

       尽管文章只是概述，深入研究fork/join的源码是理解其内在机制的关键，这将有助于在实际开发中更有效地利用并发框架。