JUC 工具之 ForkJoinPool 详解
ForkJoinPool 是 Java 并发包（java.util.concurrent）中用于支持 分治（Divide-and-Conquer） 编程模型的线程池，专为高效执行大量细粒度任务而设计。
今天来看看高并发中的ForkJoinPool的使用
原创：码农程序员我们在开发中经常会涉及到线程的使用，特别是在一些高并发的场景中，如果只是以单线程去执行就会特别耗费时间。今天就来认识一下在开发中可能会使用到的ForkJoinPool类，作者本人也是最近看线程池代码时才发现了一个ForkJoinPool类。
ForkJoin详解
ForkJoin简介Fork/Join框架是Java 7提供的一种用于并行执行任务的框架，它将大任务分解为若干个小任务,并行执行这些小任务，最终通过合并每个小任务的结果得到大任务的结果。
ForkJoinPool的了解与使用
ForkJoinPool是一个强大的Java类，用于处理计算密集型任务。使用ForkJoinPool分解计算密集型任务并并行执行它们以获得更好的Java应用程序性能。它的工作原理是将任务分解为更小的子任务，然后并行执行它们。
ForkJoinPool与虚拟线程调度
虚拟线程的底层调度器是 ForkJoinPool。这句话很多人都知道，但很少有人真正理解这意味着什么——以及当这个 ForkJoinPool 出问题时，你的百万虚拟线程会怎样。
Java 并发编程进阶：从 Future 到 Fork/Join，打造高性能异步引擎
1. 引言：从“泡壶茶”看并发统筹艺术1.1 并发编程的本质著名数学家华罗庚先生在《统筹方法》中曾举过一个经典的例子：烧水泡茶。 如果按照串行思维，步骤是：洗水壶 -> 烧水 -> 洗茶壶 -> 洗茶杯 -> 拿茶叶 -> 泡茶。
吃透双端队列：并行计算的“任务分配神器”，Java实战一看就懂
做Java开发，我们几乎天天和各类集合容器打交道：ArrayList靠着连续内存的优势，随机查询速度快到飞起；LinkedList凭借双向指针串联，首尾插删效率拉满。可一旦遇到两端高频操作+兼顾性能的场景，比如并行任务调度、缓存数据淘汰，这两款常用容器就会暴露短板，显得力不从心。
ForkJoinPool实战原理：Java并行计算的“性能王者”
做Java后端开发，我们经常会遇到“大数据量并行处理”的场景——比如批量处理100万条数据、多任务并行计算、复杂任务拆分执行。
fork/join 全面剖析，你可以不用，但是不能不懂
fork/join作为一个并发框架在jdk7的时候就加入到了我们的java并发包java.util.concurrent中，并且在java 8 的lambda并行流中充当着底层框架的角色。
JAVA高并发:线程池之ForkJoinPool
ForkJoinPool它可以把大任务分成一个一个的小任务，然后再将小任务进行汇总。