ForkJoinTask就是ForkJoinPool里面的每一个任务。他主要有两个子类：RecursiveAction和RecursiveTask。然后通过fork()方法去分配任务执行任务，通过join()方法汇总任务结果，
这就是整个过程的运用。他有两个子类，使用这两个子类都可以实现我们的任务分配和计算。
（1）RecursiveAction 一个递归无结果的ForkJoinTask（没有返回值）
（2）RecursiveTask 一个递归有结果的ForkJoinTask（有返回值）
ForkJoinPool：中含有一个workQueues队列；
workQueues：由ForkJoinTask数组和workerThread和指向ForkJoinPool的引用；
ForkJoinTask数组负责存放程序提交给ForkJoinPool的任务，而workerThread数组负责执行这些任务，ForkJoinPool的引用是为了当ForkJoinTask数组中的任务处理完之后再次获取任务交给workerThread进行处理。整个结构大致如下图：
知识点扩展：Java并发Fork-Join框架原理解析
1、什么是Foirk/Join框架
Fork/Join框架是Java7提供用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
2、什么是并行流与顺序流2.1 什么是并行流？
并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
2.2 工作窃取模式
某个线程从其他队列里窃取任务来执行，
3、使用Fork/Join框架
/**
* 累加运算测试
*/
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 7125244951292834932L;
private long start;// 起始值
private long end;// 结束值
private static final long THRESHOLD = 10000L;// 临界值
@Override
protected Long compute() {
long length = end - start;
if(length <= THRESHOLD) {
long sum = 0L;
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}else {
long middle = (start + end) / 2;// 中间值
ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);// 0-50000000
left.fork();// 拆分子任务，同时压入线程队列
ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);// 50000001-100000000
right.fork();// 拆分子任务，同时压入线程队列
return left.join() + right.join();// 汇总任务结果
}
}
public ForkJoinCalculate() {
}
public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
}
4、Java8中的并行流和顺序流
4.1顺序流
/**
* Java8的顺序流
*/
@Test
public void test3() {
Instant start = Instant.now();// java8中新时间日期API
LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L)
.sequential()// 顺序流
.reduce(0, Long::sum);
Instant end = Instant.now();
// 5780
System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// java8中新时间日期API
}
4.2步行流
/**
* Java8的并行流
*/
@Test
public void test4() {
Instant start = Instant.now();// java8中新时间日期API
LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L)
.parallel()// 并行流
.reduce(0, Long::sum);
Instant end = Instant.now();
// 2392
System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());// java8中新时间日期API
}
