Stream流中使用的Fork/Join框架

 Fork/Join简单案例：

使用Fork/join计算1-10000的和
当一个任务的计算数量大于3000的时候拆分任务，数量小于3000的时候就计算

package com.tuling.stream;

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class StreamTest10 {
    /**
     * 使用Fork/join计算1-10000的和
     * 当一个任务的计算数量大于3000的时候拆分任务
     * 数量小于3000的时候就计算
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Instant startTime = Instant.now();
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        SumRecursiveTask task = new SumRecursiveTask(1, 10000L);
        Long result = pool.invoke(task);
        System.out.println("result = " + result);
        Instant endTime = Instant.now();
        long millis = Duration.between(startTime, endTime).toMillis();
        System.out.println("总耗时： " + millis);
    }
}

class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long> {

    // 定义一个拆分的临界值
    private static final long THRESHOLD = 3000L;

    private final long start;

    private final long end;

    public SumRecursiveTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        if (length <= THRESHOLD) {
            // 任务不用拆分，可以计算
            long sum = 0;
            for (long i = start; i < end; i++) {
                sum += i;
            }
            System.out.println("计算" + start + "--->" + end + "的结果为：" + sum);
            return sum;
        } else {
            // 数量大于预定的数量，那说明任务还需要继续拆分
            long middle = (start + end) / 2;
            System.out.println("拆分：左边" + start + "--->" + middle + ",右边" + (middle + 1) + "--->" + end);
            SumRecursiveTask left = new SumRecursiveTask(start, middle);
            left.fork();
            SumRecursiveTask right = new SumRecursiveTask(middle + 1, end);
            right.fork();
            return left.join() + right.join();
        }
    }
}

标签：Fork,end,Stream,middle,long,start,Instant,Join,SumRecursiveTask
来源： https://www.cnblogs.com/LEPENGYANG/p/16655431.html