在 JDK7 中，Fork/Join 框架是一种用于并行执行任务的高效框架，主要用于实现分治算法，能够充分利用多核处理器的优势，提高程序的性能。
在了解 Fork/Join 之前，我想先解释一下 Fork/Join 的一般工作原理。Fork/Join 框架的主要概念有：
Fork 指将一个大的任务分解成多个小的子任务，每个子任务都可以独立地并行执行。这个过程类似于分治算法中的分割步骤。例如，要计算一个大型数组的总和，可以将数组分成若干个较小的子数组，每个子数组的求和任务可以并行执行。如下图所示：
上图中，顶部的一个任务，到底部将分割为四个任务。通过将自身拆分成子任务，每个子任务可以由不同的 CPU 或同一 CPU 上的不同线程并行执行。
⚠️注意：
（1）只有当任务分配给它的工作量足够大时，任务才会被拆分成子任务。将任务拆分成子任务会产生一定的开销，因此对于少量工作而言，这种开销可能会大于并行执行子任务所带来的速度提升。
（2）何时将任务 Fork 为子任务才有意义的限制也称为阈值。阈值由每个任务自行决定。这在很大程度上取决于所做工作的类型。
假如我们需要对 100000 个数据进行处理，我们利用多次 Fork，将任务拆分成大小为 3215（这就是阈值）的子任务，如下图：
如上图，我们得到了 32 个具体处理的子任务，此时就可以利用多线程来处理这些子任务，提升数据处理效率。
当 Fork 出来的所有子任务完成后，将它们的结果合并起来得到最终的结果，就称为 Join（结果合并）。这类似于分治算法中的合并步骤。
当一个任务将自己分割成多个子任务时，该任务会等待子任务执行完毕。子任务执行完毕后，任务可将所有结果连接（合并）为一个结果。如下图所示：
当然，并非所有类型的任务都会返回结果。如果任务不返回结果，那么任务只是等待其子任务完成。此时不会进行结果合并。
假如我们需要对 100000 个数据进行处理，我们利用多次 Fork，将任务拆分成大小为 3215（这就是阈值）的子任务，然后通过 Join 合并这些任务的结果。如下图：
上图和 Fork 步骤恰好相反，将多个任务的结果逐步合并，直到只有一个结果。
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