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一、FolkJoinPool

JDK 7引入了新的线程池FolkJoinPool，它使用了一个无限队列来保存需要执行的任务，而线程的数量则是通过构造函数传入，如果没有向构造函数中传入希望的线程数量，那么当前计算机可用的CPU数量会被设置为线程数量作为默认值。

//获取CPU核心Runtime.getRuntime().availableProcessors();

这个线程的工作核心主要是两个：一个是分治思想，一个是工作窃取

分治思想
每个任务都只fork出两个子任务，如果负责fork子任务的当前任务不做任何事情，那么最终将只有叶子节点真正做事情，其它节点都只是负责fork子任务与合并结果

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工作窃取：一个大的任务切分出的子任务会提交到线程池的任务队列中，4个线程从任务队列中获取任务执行，哪个线程执行的任务快，哪个线程执行的任务就多，只有队列中没有任务线程才是空闲的，这就是工作窃取。

适合场景：使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有父子关系的任务

注意问题 ：ForkJoinPool在执行过程中，会创建大量的子任务，堆内存和垃圾回收不友好

二、并行流Parallel Stream

并行流也是使用的ForkJoinPool的，但默认线程数量只能是CPU的核心数量，可以通过以下方式更改。

//修改并行流使用的ForkJoinPool的线程数量为12System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism","12");

但是，笔者不建议这样，因为并行流使用的FolkJoinPool是整个JVM进程全局唯一的线程池，如果改了，虽然对你当前的业务逻辑来说，算是调优了，但对于项目中其它地方只是用来做非耗时的并行流运算，性能就差了。

我们可以验证是否并行流使用的FolkJoinPool是全局唯一的线程池。

List
   
     list = new ArrayList<>(100);for (int i = 1; i <= 50; i++) {
       new Thread("test-" + i) {
           String currentThreaName = this.getName();        @Override        public void run() {
               list.parallelStream()                    .forEach(numbser -> {
                           Thread c = Thread.currentThread();                        System.out.println(currentThreaName + "===> "                                + c.getClass().getName() + ":" + c.getName() + ":" + c.getId());                        try {
                               Thread.sleep(10);                        } catch (InterruptedException e) {
                               e.printStackTrace();                        }                    });        }    }.start();}Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
   

我们创建了50个线程，jvm启动后自身也会创建一些线程，比如gc线程，但实际运行结果如下：

test-2===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-3:65test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-1:63test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2:64test-2===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-3:65test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2:64test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-1:63test-2===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-3:65test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-1:63test-14===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2:64test-2===> java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread:ForkJoinPool.commonPool-worker-3:65

很明显，即使我们并行的再多，在FrokJoinPool也只有两三个线程，导致很多请求争抢线程执行任务，发生阻塞，超时。

三、并行流Parallel Stream使用注意情况

1、请不要乱用并行流，在使用之前要考虑清楚任务是否耗时，有I/O操作的一定不要使用并行流

2、并行流针对的是一些计算量大的cpu密集型的任务

3、对于循环，尽量不要使用stream或Parallel Stream，因为创建流的过程内部要起很多的对象并Folk线程，这很耗时，得不偿失

参考文章：

转载地址：https://blog.csdn.net/qq_45337431/article/details/116064885 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！