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王者并发课-钻石2：分而治之-如何从原理深入理解ForkJoinPool的快与慢
欢迎来到《王者并发课》，本文是该系列文章中的第25篇，砖石中的第2篇。 在上一篇文章中，我们学习了线程池ThreadPoolExecutor，它通过对任务队列和线程的有效管理实现了对并发任务的处理。然而，ThreadPoolExecutor有两个明显的缺点：一是无法对大任务进行拆分，对于某个任务只能由单线程执行；Java并发编程——ForkJoin详解
概念 Fork/Join 框架是 Java7 提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。类似于Java 8中的parallel Stream。 【只能将任务1个切分为两个，不能切分为3个或其他数量】 简单使用 public class Fork☕【Java技术指南】「并发编程专题」Fork/Join框架基本使用和原理探究（原理及源码篇）
ForkJoin线程池框架回顾 ForkJoin框架其实就是一个线程池ExecutorService的实现，通过工作窃取(work-stealing)算法,获取其他线程中未完成的任务来执行。 可以充分利用机器的多处理器优势，利用空闲的线程去并行快速完成一个可拆分为小任务的大任务，类似于分治算法。 ForkJoin的王者并发课-钻石2：分而治之-如何从原理深入理解ForkJoinPool的快与慢
欢迎来到《王者并发课》，本文是该系列文章中的第25篇，砖石中的第2篇。 在上一篇文章中，我们学习了线程池ThreadPoolExecutor，它通过对任务队列和线程的有效管理实现了对并发任务的处理。然而，ThreadPoolExecutor有两个明显的缺点：一是无法对大任务进行拆分，对于某个任务只能由单线程执行；并发编程中一种经典的分而治之的思想！！
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