华为|Java：Java中的Fork/Join框架的并行编程基础( 二 ) 华为

2、ForkJoinPool：这个类提供了一个公共池来管理 ForkJoinTask 任务的执行。它基本上为非 ForkJoinTask 客户端的提交以及管理和监控操作提供了入口点。
3、RecursiveAction：这也是 ForkJoinTask 类的抽象扩展。通常，我们扩展此类以创建不返回结果或具有 void 返回类型的任务。此类中定义的 compute() 方法被覆盖以包含任务的计算代码。
4、RecursiveTask：这是 ForkJoinTask 类的另一个抽象扩展。我们扩展这个类来创建一个返回结果的任务。而且，与 ResursiveAction 类似，它还包括一个受保护的抽象 compute() 方法。此方法被覆盖以包括任务的计算部分。

Fork/Join 框架策略
该框架采用递归分治策略来实现并行处理。它基本上将一个任务分成更小的子任务;然后，将每个子任务进一步划分为子子任务。这个过程递归地应用于每个任务，直到它小到可以按顺序处理。假设我们要增加 N 个数字的数组的值。这就是任务。现在，我们可以将数组一分为二，创建两个子任务。将它们中的每一个再次划分为另外两个子任务，依此类推。通过这种方式，我们可以递归地应用分而治之的策略，直到将任务挑出到一个单元问题中。然后，这个单元问题可以由可用的多核处理器并行执行。在非并行环境中，我们要做的就是循环遍历整个数组，依次进行处理。鉴于并行处理，这显然是一种低效的方法。但是，真正的问题是每一个问题都可以分而治之吗?绝对不!但是，有些问题通常涉及某种特别适合这种方法的数据数组、集合和分组。顺便说一句，有些问题可能不使用数据收集，但可以优化以使用并行编程策略。
结论
这是对并行编程及其在 Java 中的支持方式的简要描述。一个公认的事实是，拥有 N 个内核并不会让一切都快 N 倍。只有一部分 Java 应用程序有效地使用了这个特性。并行编程代码是一个困难的框架。此外，有效的并行程序必须考虑负载平衡、并行任务之间的通信等问题，有一些算法更适合并行执行，但很多不适合。无论如何， Java API并不缺乏它的支持，我们可以随时修改 API 以找出最适合的 API 。