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Java 7开始引入了一种新的Fork/Join线程池，它可以执行一种特殊的任务：把一个大任务拆成多个小任务并行执行。
我们举个例子：如果要计算一个超大数组的和，最简单的做法是用一个循环在一个线程内完成：
还有一种方法，可以把数组拆成两部分，分别计算，最后加起来就是最终结果，这样可以用两个线程并行执行：
如果拆成两部分还是很大，我们还可以继续拆，用4个线程并行执行：
这就是Fork/Join任务的原理：判断一个任务是否足够小，如果是，直接计算，否则，就分拆成几个小任务分别计算。这个过程可以反复“裂变”成一系列小任务。
我们来看如何使用Fork/Join对大数据进行并行求和：
观察上述代码的执行过程，一个大的计算任务0~2000首先分裂为两个小任务0~1000和1000~2000，这两个小任务仍然太大，继续分裂为更小的0~500，500~1000，1000~1500，1500~2000，最后，计算结果被依次合并，得到最终结果。
因此，核心代码
SumTask继承自RecursiveTask，在compute()方法中，关键是如何“分裂”出子任务并且提交子任务：Fork/Join线程池在Java标准库中就有应用。Java标准库提供的
java.util.Arrays.parallelSort(array)
可以进行并行排序，它的原理就是内部通过Fork/Join对大数组分拆进行并行排序，在多核CPU上就可以大大提高排序的速度。小结
Fork/Join是一种基于“分治”的算法：通过分解任务，并行执行，最后合并结果得到最终结果。
ForkJoinPool线程池可以把一个大任务分拆成小任务并行执行，任务类必须继承自RecursiveTask或RecursiveAction。使用Fork/Join模式可以进行并行计算以提高效率。