详见： http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp83

这篇我们来简要了解一下JavaSE7中提供的一个新特性 —— Fork Join 框架。

0. 处理器发展和需求背景

回想一下并发开发的初衷，其实可以说是有两点，或者说可以从两个方面看。

• 对于单核的处理器来说，在进行IO操作等比较费时的操作进行时，如果执行任务的方式是单任务的，那么CPU将会“空转”，知道IO操作结束。如果有多任务的调度机制，则在一个任务不需要CPU支持的时候，CPU可以被调度处理其他任务。简单地讲，并发可以提高CPU计算资源的利用率。
• 对于多核，或者多个计算资源的情况下，并发可以在某种程度上达到“并行”，即同时运行，缩短了任务完成的时间，提高了任务完成的效率。

我们再来看一下处理器计算能力的发展（讲并发或者并行基本都要提到），Intel的创始人之一Gordon Moore曾经说过一句话，大概意思是：

当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

我们可以这样理解，处理器的计算能力在一定意义上和芯片上集成的晶体管数量有关，而这项继承技术的发展史飞快的。但是，什么事情都是有一个极限的，提升计算性能仅仅靠增加晶体管数量提高处理器主频是不现实的，于是多核处理器的概念就出来了。

随着在硬件上多核处理器的发展和广泛使用，软件开发上的变革也在进行。简单来想，对于多个不相关的小任务来讲，可以分派到不同的处理器核心来进行处理。然而，对于一个比较大的任务，如何能够充分利用多核计算资源就是一个值得考虑的问题。

解决这个问题的办法就是“分而治之”，而Fork Join正式这样一种思路的产物。

1. Fork Join 的设计简介

看过《Introduction to Algorithms》（《算法导论》）的朋友们应该还记得，在讲到归并排序(Merge Sort)和快速排序的时候，有一种很简单又很有效率的思路就是“分而治之”，即“分治法”。而Fork Join的思路也是同理，只不过划分之后的任务更适合分派给不同的计算资源，可以并行的完成任务。

ForkJoin的任务分解和合并

当计算分别完成之后，最后再合并回来。

简单来看，就是一个递归的分解和合并，知道任务小到可以接受的程度。

2. Fork Join 设计要点

Fork Join设计出来就是为了提高任务完成的效率，围绕这个目标，有一些要点是设计中需要考虑的，下面就给出一些要点。

• 线程的管理和线程的单纯性。基于如上的设计思路，我们可以看到子任务之间的相关性是相对比较简单的，可以并行处理。为了提高效率，并不需要重量级的线程结构和对应的线程维护，线程实现简单就好，满足需求即可，降低维护成本。
• 队列机制，硬件支持一定是比较有限的，那么分解的任务应该用队列维护起来，一个好的队列设计是很有必要的。
• “工作窃取”，也就是设计论文原文中提到的 Work Stealing 。对于负载比较轻的线程，可以帮助负载较重的执行线程分担任务。

对于使用Fork Join的开发者来讲，需要注意：

• 可用线程数和硬件支持。线程这东西，也是有开销的东西，绝对不是越多越好，尤其在硬件基础有限的情况下。
• 任务分解的粒度。和前者有关系，就是分解的任务，“小”到什么程度是可以接受的，不可再分。

3. Fork Join数据结构支持

按照如上设计，分解执行一个大的任务，Fork Join至少需要考虑如下一些数据结构。

• 轻量级的线程结构。
• 维护线程的线程池，负责线程的创建，数量维护和任务管理。
• 维护任务，并支持Work Stealing的双端队列。如下图。

支持ForkJoin任务维护的双端队列Deque

对于子任务的分解，可以从后端取出分解再放入，而对于WorkStealing则可以从头部取出，放入其他队列的尾部。

到此，本文仅仅是对Fork Join的大致设计思路做一个描述、勾勒。下一篇文章中会对JDK1.7中给出的实现作出分析。