Java Fork Join
Fork/Join计算框架
随着多核计算机成为主流，各种编程语言也在不停演进以最大化利用多核计算机的计算能力。Java最开始以Thread对象作为核心，构建最初的多线程模型。从JDK1.5加入的J.U.C，通过对线程和线程池的增强，极大便利了在Java平台下开发多线程应用，在J.U.C中，我们一般通过定义线程的执行器例如ExecutorService然后向执行器中提交线程任务，ExecutorService会在内部利用多线程机制，对提交的线程任务进行调度和管理，并对外提供API控制，正常每一个线程任务都会返回一个Future，我们只需要通过对这个对象进行get就可以获取对应的执行结果。
这边补充一下线程/进程/并发/并行的概念理解：
线程和进程都是程序代码执行的上下文环境。一般可以认为，进程是计算机分配资源的最小单位；而进程是独立运行和调度的最小单位；例如一个Tomcat程序就是一个Java进程，而Tomcat内部，则会创建多个线程，这些线程公用这个进程的资源，也就是进程是线程的宿主。在Linux平台下，线程是轻量级的进程，多线程实际上是几个共享内存空间的进程。
并发强调是在一个时间段内，多个任务可以一起执行，如果对于单核处理器来说，最典型的就是进行时间分片处理，每一个任务分别获取一小段处理时间，并在CPU上交替进行处理，显然一个CPU核心也可以进行并发计算，并且当任务数量多余CPU核心数量的时候，就需要进行任务的切换。
并行强调的是同一个时刻，同时发生，也就是在一个时间点，多个任务可以同时发生。显然要做到并行，必须要有多个CPU核心。
另一类问题是一个大的问题，可以拆分成多个小的任务分别进行计算，再合并后得到，也就是Map-Reduce，例如计算1到10000的数字的总和，使用上面介绍的方法，我们可以很容易讲问题分解为计算1-5000和5000-10000的数字总和，并将两个任务的和相加之后即为原问题的答案。
在JDK1.7加入的Fork/Join模型，也是为了能够最大化利用多核处理器提升整体应用的性能。fork/join框架将任务分布到线程池中的不同线程，这个和J.U.C中的其他并发模型并没有区别，fork/join的特殊之处是其使用了work-strealing算法，在一些线程完成任务之后，可以从其他正在运行线程的未完成任务列表中获取任务。
如果我们基于旧的编程API进行DIY实现，我们可能会使用一个TaskQueue存储每一个线程对应的任务，在线程完成自身的TaskQueue之后，再从其他的TaskQueue中获取任务加入到自己的TaskQueue中，重复进行计算。这样实现似乎是很简单的，但是会有哪些问题？
- 任务的划分问题，如何将一个大任务分割成为小的任务。
- 数据竞争的问题，在进行
work-stealing的时候，如何保证任务有且仅有被执行一次。 - 合并问题，多个线程执行完成之后的结果合并问题。
- 异常处理，如果工作线程出现异常，应该怎么进行处理。
下面通过介绍JDK1.7中引入的Fork/Join框架的使用，最后研究一下其如何解决我们自行设计会遇到的四个问题。