Fork/Join

　　JAVA7中出现的Fork/Join,类似于分布式文件系统hadoop的mapreduce思想，就是将任务分割，再分割，直到分割到满足条件

　　为了便于理解：编程逻辑可以借用 递归的思想，层层递归，直到碰到最终调件，然后层层返回；而在Fork/Join中就是，类似把每个递归的方法，单独的放到一个线程中；

　　充分利用现代多核处理器，对任务进行并行处理

　　如：

　　

/** * 继承RecursiveTask 则每个子任务带返回值 * 继承RecursiveAction 则每个子任务不带返回值 */public class FockJoin1 extends RecursiveTask
     
      {    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {        long l = System.currentTimeMillis();        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();                         //类似线程池，也实现了AbstractExecutorService        FockJoin1 task = new FockJoin1(1,1000000000);         //新建任务        Future
      
        result = pool.submit(task);                     //将任务提交        System.out.println("result is" + result.get());                 //获取结果        System.err.println(System.currentTimeMillis() - l);    }    private final Integer index = 5000; //分割任务的基数    private final Integer left;    private final Integer right;    public FockJoin1(Integer left, Integer right) {        this.left = left;        this.right = right;    }        @Override    protected Integer compute() {        int sum = 0;        if(right - left < index) {                      //如果任务 小于基数，则直接执行；类似递归的出口            for (int i = left; i <= right; i++) {                sum += i;            }        }else {                                         //任务 大于基数，则分割，类似与二分法，也可以更多            int middle = (right + left) >> 1;            FockJoin1 myf1 = new FockJoin1(left, middle);           //二分法左边            FockJoin1 myf2= new FockJoin1(middle+1, right);    //二分法右边            myf1.fork();                                            //继续执行，类似递归            myf2.fork();                                            //继续执行，类似递归            Integer integer1 = myf1.join();                         //等待            Integer integer2 = myf2.join();            sum = integer1 + integer2;                              //结果合并        }        return sum;    }}