原理解析：fork分解，join结合。这个框架的本质是将一个任务分解成多个子任务，每个子任务用单独的线程去处理。这里用到了递归的思想。框架的结构图可以参考

图片来源(http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-forkjoin/index.html)

使用fork/join 框架很简单，

1.实现子问题的一般求解算法

2.如何分解问题

3.继承 RecursiveAction ，实现compute()方法

伪代码代码

  Result solve(Problem problem) {     
if (problem is small)     
    directly solve problem     
else {     
    split problem into independent parts     
    fork new subtasks to solve each part     
    join all subtasks     
    compose result from subresults     
}   

这里我通过一个改进的二分查找来讲解fork/join的使用。(后面才发现，选用这个案例是非常失败的，因为二分查找的时间是logn,而创建线程的开销更大，这样并不能体现多线程二分查找的优势，所以这个代码不具有实用性，只是为了说明如何使用框架：)

代码如下：

BinarySearchProblem.java

Java代码

package testjdk7;     
    
import java.util.Arrays;     
/**    
 * @author kencs@foxmail.com    
 */    
public class BinarySearchProblem {     
    private final int[] numbers;     
    private final int start;     
    private final int end;     
    public final int size;     
         
    public BinarySearchProblem(int[] numbers,int start,int end){     
        this.numbers = numbers;     
        this.start = start;     
        this.end = end;     
        this.size = end -start;     
    }     
         
    public int searchSequentially(int numberToSearch){     
       //偷懒，不自己写二分查找了     
       return Arrays.binarySearch(numbers, start, end, numberToSearch);     
    }     
         
    public BinarySearchProblem subProblem(int subStart,int subEnd){     
        return new BinarySearchProblem(numbers,start+subStart,start+subEnd);     
    }     
}  

BiSearchWithForkJoin.java

Java代码

package testjdk7;     
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;     
import java.util.concurrent.RecursiveAction;     
    
/**    
 * @author kencs@foxmail.com    
 */    
public class BiSearchWithForkJoin extends RecursiveAction {     
    private final int threshold;     
    private final BinarySearchProblem problem;     
    public int result;     
    private final int numberToSearch;     
         
    public BiSearchWithForkJoin(BinarySearchProblem problem,int threshold,int numberToSearch){     
        this.problem = problem;     
        this.threshold = threshold;     
        this.numberToSearch = numberToSearch;     
    }     
    
    @Override    
    protected void compute() {     
       if(problem.size < threshold){ //小于阀值，就直接用普通的二分查找     
           result = problem.searchSequentially(numberToSearch);     
       }else{     
           //分解子任务     
           int midPoint = problem.size/2;     
           BiSearchWithForkJoin left = new BiSearchWithForkJoin(problem.subProblem(0, midPoint),threshold,numberToSearch);     
           BiSearchWithForkJoin right = new BiSearchWithForkJoin(problem.subProblem(midPoint+1, problem.size),threshold,numberToSearch);     
           invokeAll(left,right);     
           result = Math.max(left.result, right.result);     
       }     
    }     
         
    //构造数据     
    private static final int[] data = new int[1000_0000];     
    static{     
        for(int i = 0;i<1000_0000;i++){     
            data[i] = i;     
        }     
    }     
    public static void main(String[] args){     
       BinarySearchProblem problem = new BinarySearchProblem(data,0,data.length);     
       int threshold = 100;     
       int nThreads = 10;     
       //查找100_0000所在的下标     
       BiSearchWithForkJoin  bswfj = new BiSearchWithForkJoin(problem,threshold,100_0000);     
       ForkJoinPool fjPool = new ForkJoinPool(nThreads);     
       fjPool.invoke(bswfj);     
       System.out.printf("Result is:%d%n",bswfj.result);     
    }     
         
         
}   

RecursiveTask 还可以带返回值，这里给出一段代码作为参考(斐波那契函数)

(来自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-forkjoin/index.html)

Java代码

class Fibonacci extends RecursiveTask {     
    final int n;     
    
    Fibonacci(int n) {     
        this.n = n;     
    }     
    
    private int compute(int small) {     
        final int[] results = { 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89 };     
        return results[small];     
    }     
    
    public Integer compute() {     
        if (n <= 10) {     
            return compute(n);     
        }     
        Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);     
        Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);     
        System.out.println("fork new thread for " + (n - 1));     
        f1.fork();     
        System.out.println("fork new thread for " + (n - 2));     
        f2.fork();     
        return f1.join() + f2.join();     
    }     
}   

用途

只要问题能够分解成类似子问题的，都可以使用这个框架。对于大批量的数据尤其合适

参考资料

Jdk7官网 http://openjdk.java.net/projects/jdk7/

(注：这篇文章发表时，JDK7未正式公布，可能有误差，具体以官方正式版为准)

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