一、分而治之

严格来讲，分而治之不算一种模式，而是一种思想。它可以将一个大任务拆解为若干个小任务并行执行，提高系统吞吐量。主要讲两个场景，Master-Worker 模式，ForkJoin 线程池。

ForkJoin 线程池是Jdk7之后引入的一个并行执行任务的框架。其核心思想是将任务分割为子任务，有可能子任务还是很大，还需要进一步拆解，最终得到足够小的任务。将分割出来的子任务放入双端队列中，然后几个启动线程从双端队列中获取任务执行。子任务执行的结果放到一个队列里，另起线程从队列中获取数据，合并结果。

二、ForkJoin 与传统线程池的区别

采用 “工作窃取”模式(work-stealing)：当执行新的任务时，它可以将其拆分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。相较于一般的线程池，ForkJoin 的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而 ForkJoin，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行，那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。

三、案例

计算从 0 到 100L 的累加求和。CountTask 继承自 RecursiveTask，可以携带返回值。每次分解大任务，简单的将任务划分为 10 个等规模的小任务，并使用 fork() 提交子任务。在子任务中通过 THRESHOLD(门槛) 设置子任务分解的阈值，如果当前需要求和的总数大于 THRESHOLD，则子任务需要再次分解，如果子任务可以直接执行，则进行求和操作，返回结果。最终等待所有的子任务执行完毕，对所有结果求和。

public class CountTask extends RecursiveTask<Long> {//任务分解的阈值private static final int THRESHOLD = 11;private long start;private long end;public CountTask(long start, long end) {this.start = start;this.end = end;}public Long compute() {long sum = 0;boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;if (canCompute) {for (long i = start; i <= end; i++) {sum += i;}} else {//分成100个小任务long step = (start + end) / 10;ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>();long pos = start;for (int i = 0; i < 10; i++) {long lastOne = pos + step;if (lastOne > end) {lastOne = end;}CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);pos += step + 1;//将子任务推向线程池subTasks.add(subTask);subTask.fork();}for (CountTask task : subTasks) {//对结果进行joinsum += task.join();}}return sum;}public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();// 累加求和 0 -> 100LCountTask task = new CountTask(0, 100L);ForkJoinTask<Long> result = pool.submit(task);System.out.println("sum result : " + result.get());}
}

ForkJoin 线程池使用一个无锁的栈来管理空闲线程，如果一个工作线程暂时取不到可用的任务，则可能被挂起。挂起的线程将被压入由线程池维护的栈中，待将来有任务可用时，再从栈中唤醒这些线程。Java8 的并行流就是基于 ForkJoin，并进行了优化。

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