ForkJoinTask是ForkJoinPool的核心，用于并行执行可拆分的计算密集型任务。它提供RecursiveAction（无返回值）和RecursiveTask（有返回值）两个子类，通过重写compute()方法实现任务拆分与合并。以大数组求和为例，当任务规模大于阈值时递归拆分为左右子任务，分别调用fork()异步提交并用join()获取结果；小于等于阈值时直接计算。使用ForkJoinPool.invoke()执行任务。性能优化需设置合理阈值（如1000~10000）、避免共享资源竞争、优先使用公共线程池ForkJoinPool.commonPool()，并控制递归深度防止栈溢出。其“工作窃取”机制使空闲线程从其他队列尾部获取任务，提升CPU利用率和并行效率。
在Java中，ForkJoinTask 是 ForkJoinPool 框架的核心组件，用于实现任务的拆分与并行执行。它特别适用于可以递归分解为更小子任务的计算密集型操作，比如大数组求和、归并排序、矩阵运算等。通过合理拆分任务，能有效利用多核CPU提升程序性能。
理解ForkJoinTask的基本类型
ForkJoinTask 是一个抽象类，通常不直接继承它，而是使用其两个常用子类：
- RecursiveAction：用于没有返回结果的任务，如遍历处理数据。
- RecursiveTask：用于有返回值的任务，如求和、查找最大值等。
选择哪种子类取决于你的任务是否需要返回计算结果。
任务拆分的核心逻辑
任务拆分的关键在于重写 compute() 方法，在该方法中判断当前任务是否足够小（达到“阈值”），如果够小就直接执行；否则将其拆分为多个子任务，并通过 fork() 提交子任务异步执行，再用 join() 等待结果。
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以 RecursiveTask 为例，实现一个大数组求和任务：
public class SumTask extends RecursiveTask{ private final long[] array; private final int start; private final int end; private static final int THRESHOLD = 1000; // 拆分阈值 public SumTask(long[] array, int start, int end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { if (end - start <= THRESHOLD) { // 小任务：直接计算 long sum = 0; for (int i = start; i zuojiankuohaophpcn end; i++) { sum += array[i]; } return sum; } else { // 大任务：拆分 int mid = (start + end) / 2; SumTask leftTask = new SumTask(array, start, mid); SumTask rightTask = new SumTask(array, mid, end); leftTask.fork(); // 异步提交左任务 rightTask.fork(); // 异步提交右任务 long leftResult = leftTask.join(); // 等待左任务结果 long rightResult = rightTask.join(); // 等待右任务结果 return leftResult + rightResult; } }}
使用方式如下：
long[] data = new long[100000]; // 初始化数据... ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); SumTask task = new SumTask(data, 0, data.length); long result = pool.invoke(task); System.out.println("总和：" + result);拆分策略与性能优化建议
任务拆分不是越细越好，过度拆分会导致线程调度开销增加。以下是几个实用建议：
- 设置合理的阈值：根据任务复杂度和数据规模设定 THRESHOLD，一般在1000~10000之间测试调整。
- 避免共享资源竞争：子任务尽量无状态或只读共享数据，减少同步开销。
- 使用默认公共池：可通过 ForkJoinPool.commonPool() 获取公共线程池，避免频繁创建。
- 注意递归深度：极端情况下可能导致栈溢出，可结合迭代式拆分控制深度。
基本上就这些。ForkJoinTask 的优势在于“工作窃取”机制，空闲线程会从其他线程的任务队列尾部“窃取”任务执行，提高了整体并行效率。掌握好任务拆分的粒度和结构，就能充分发挥多核性能。
