特殊线程池ForkJoinPool 要合理运用，不是什么样的任务都拿来用

背景

JAVA 8 后一般稍微有点经验的程序员都在工作中更习惯于用流式API: Stream，他可以实现惰性计算（输出的元素可能并没有预先存储在内存中，而是实时计算出来的），一言以蔽之：省内存。

但是我发现很多开发者只知其一，不知其二。在使用Stream的parallelStream的时候完全不考虑线程安全问题以及并行流的使用场景。

底层实现

Stream的parallelStream底层是由ForkJoinPool来实现。

ForkJoinPool 和 ThreadPool 的区别：

ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一个并行计算框架，它是 ThreadPool 的一种特殊形式。它使用 work-stealing 算法，将任务分割成更小的子任务，然后将这些子任务分配给不同的线程执行。这种方式可以提高并行计算的效率，特别适合处理递归的、分治的任务。

ThreadPool 是一个线程池，它包含一组线程，用于执行提交的任务。它通常用于处理大量独立的、相对较小的任务，比如处理网络请求、IO 操作等。

使用场景

• ForkJoinPool 适合处理递归的、分治的任务，比如归并排序、快速排序等，为了解决CPU密集型任务设计的。

• ThreadPool 适合处理大量独立的、相对较小的任务，比如处理网络请求、IO 操作等，适合I/O 密集型任务。

总结

在遇到处理需要递归分解任务的并行计算时候可以考虑ForkJoinPool ，而在处理网络请求或者IO 操作时用ThreadPool。推荐大家躲在工作中使用Stream。