1、综述：化繁为简，分而治之；递归的分解和合并，直到任务小到可以接受的程度；
2、Future任务机制：
Future接口就是对于具体的Runnable或者Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果；必要时可以通过get方法获取执行结果，该方法会阻塞直到任务会返回结果；也就是说Future接口提供三种功能：判断任务是否完成、能够中断任务、能够获取任务执行结果；
Future接口里面的常用方法；
3、FutureTask：
FutureTask类是Future接口唯一的实现类；
FutureTask类实现了Runnable接口和Future接口，所以它既可以作为Runnable被线程执行，又可以作为Future得到Callable的返回值；
FutureTask的两个构造器；
1 /** 2 * FutureTask的使用 3 */ 4 package thread06; 5 6 import java.util.concurrent.Callable; 7 import java.util.concurrent.ExecutionException; 8 import java.util.concurrent.FutureTask; 9 10 public class FutureTaskTest01 11 { 12 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException 13 { 14 MySon myson = new MySon("Thread Son1"); 15 FutureTask<String> ft1 = new FutureTask<String>(myson); 16 new Thread(ft1).start(); 17 // 如果调用了get()方法，那么只有得到返回结果后才会继续往下面执行 18 // 不调用get()方法（不想获取返回结果），直接继续往下走 19 System.out.println(ft1.get()); 20 21 // 执行完指定线程，返回指定结果（22） 22 FutureTask<Integer> ft2 = new FutureTask<Integer>(new MyRun(), 22); 23 new Thread(ft2).start(); 24 System.out.println("result_" + ft2.get()); 25 26 System.out.println("Thread Main end!"); 27 } 28 } 29 30 class MySon implements Callable<String> 31 { 32 private String name; 33 34 public MySon(String name) 35 { 36 this.name = name; 37 } 38 39 @Override 40 public String call() throws Exception 41 { 42 Thread.sleep(1000L); 43 System.out.println(name + "任务计算完成"); 44 return "result_11"; 45 } 46 } 47 48 class MyRun implements Runnable 49 { 50 @Override 51 public void run() 52 { 53 try 54 { 55 Thread.sleep(1000L); // 模拟干活 56 } catch (InterruptedException e) 57 { 58 e.printStackTrace(); 59 } 60 61 System.out.println("特定线程2完成任务"); 62 } 63 } 64 65 /* 66 任务实现Callable接口，可以返回结果； 67 任务实现Runnable接口，不可以返回结果，但可以通过FutureTask变相返回指定结果； 68 */
4、Future使用场景：
实际工作中，可能需要统计各种类型的报表呈现结果，可能一个大的报表需要依赖很多小的模块的运算结果，一个线程做可能又比较慢，就可以拆分成N多个小线程，然后将其结果合并起来作为大的报表呈现结果；接下来的Fork/Join就是基于Future实现的；
5、什么是Fork/Join框架：
是一个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执行，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架；
6、Fork/Join的JDK里面的家族：
7、Fork/Join框架的实现原理：
8、异常处理机制和办法：
9、Fork/Join模式优缺点及其实际应用场景：
优点：对于符合Fork/Join模式的应用，软件开发人员不再需要处理各种并行相关事务，例如同步、通信等，以难以调试而闻名的死锁和data race等错误也就不会出现，提升了思考问题的层次；并行分发策略，仅仅关注如何划分任务和组合中间结果，将剩下的事情丢给Fork/Join框架完成即可；
缺点：如果拆分的对象过多时，小心一下子把内存撑满；等待线程的CPU资源释放了，但是线程对象等待时不会被垃圾机制回收；
使用场景：对于树形结构类型的数据的处理和遍历非常合适；
1 /** 2 * Fork/Join框架的使用：计算 1+2+3+4+5 的结果 3 */ 4 package thread06; 5 6 import java.util.concurrent.ExecutionException; 7 import java.util.concurrent.ForkJoinPool; 8 import java.util.concurrent.Future; 9 import java.util.concurrent.RecursiveTask; 10 11 public class ForkJoinTest01 12 { 13 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException 14 { 15 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); 16 17 CountTask task1 = new CountTask(1, 5); 18 Future<Integer> future = pool.submit(task1); 19 System.out.println("1-5最终相加的结果为：" + future.get()); 20 21 CountTask task2 = new CountTask(1, 100); 22 Future<Integer> future2 = pool.submit(task2); 23 System.out.println("1-100最终相加的结果为：" + future2.get()); 24 } 25 } 26 27 class CountTask extends RecursiveTask<Integer> 28 { 29 private static final long serialVersionUID = 1L; 30 31 private static int splitSize = 2; 32 private int start; 33 private int end; 34 35 public CountTask(int start, int end) 36 { 37 this.start = start; 38 this.end = end; 39 } 40 41 @Override 42 protected Integer compute() 43 { 44 int sum = 0; 45 46 // 如果任务已经不需要再拆分了，就开始计算 47 boolean canCompute = (end - start) <= splitSize; 48 if(canCompute) 49 { 50 // 如果是 1+2+3 也是走这个分支 51 for(int i=start;i<=end;i++) 52 { 53 sum = sum + i; 54 } 55 } 56 else 57 { 58 // 拆分成两个子任务 59 int middle = (start + end) / 2; 60 CountTask firstTask = new CountTask(start, middle); 61 CountTask secondTask = new CountTask(middle+1, end); 62 63 // 子任务在调用fork方法时，又会进入compute方法，看看当前子任务是否需要继续分割成孙任务， 64 // 如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果 65 firstTask.fork(); // 开始计算 66 secondTask.fork(); 67 68 // 获得第一个子任务的结果，得不到结果，此线程不会往下面执行 69 int firstResult = firstTask.join(); 70 int secondResult = secondTask.join(); 71 72 // 合并两个儿子的执行结果 73 sum = firstResult + secondResult; 74 } 75 76 return sum; 77 } 78 79 }
