JDK 7 Fork/Join 框架：面向細顆粒並行的多核程式設計

多核時代的 Java 演進

• Java 1.0：單核心下的多執行緒（回應性）
• JDK 5：java.util.concurrent 粗顆粒並發（任務級）
• JDK 7：Fork/Join 框架 — 細顆粒資料並行（演算法級）

核心思想：Divide & Conquer 遞迴分解任務，配合 Work-Stealing 排程器，自動平衡負載至所有 CPU 核心。

核心類別 (java.util.concurrent)

範例：平行陣列加總

import java.util.concurrent.*;

public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
    private static final int THRESHOLD = 10_000;
    private final long[] array;
    private final int lo, hi;

    public SumTask(long[] array, int lo, int hi) {
        this.array = array; this.lo = lo; this.hi = hi;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        if (hi - lo <= THRESHOLD) {
            long sum = 0;
            for (int i = lo; i < hi; i++) sum += array[i];
            return sum;
        }
        int mid = (lo + hi) >>> 1;
        SumTask left = new SumTask(array, lo, mid);
        SumTask right = new SumTask(array, mid, hi);
        left.fork();              // 非同步執行左半
        long rightResult = right.compute(); // 當前執行緒執行右半
        return rightResult + left.join();   // 等待左半結果
    }

    public static void main(String[] args) {
        long[] data = new long[1_000_000];
        for (int i = 0; i < data.length; i++) data[i] = i;
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        long result = pool.invoke(new SumTask(data, 0, data.length));
        System.out.println("Sum = " + result); // 499999500000
    }
}

關鍵特性

• Work-Stealing：閒置執行緒竊取雙端佇列尾部任務，減少爭用。
• 低同步開銷：任務拆分至閾值以下直接循環，避免過度遞迴。
• 適用場景：計算密集型、資料可分割（排序、搜尋、矩陣運算、圖像處理、MapReduce 風格）。
• 不適用：I/O 密集、強同步、任務間強依賴。

JDK 7 其他並行增強

• Phaser：靈活的柵欄同步器，支援動態註冊/註銷參與者
• TransferQueue：生產者可選擇等待消費者取走
• ThreadLocalRandom：高效能執行緒區域亂數
• ConcurrentLinkedDeque：雙端佇列

遷移建議

1. 識別 CPU 密集型遞迴/迴圈熱點
2. 重構為 RecursiveTask/Action
3. 設定合理閾值（經驗值：10k~100k 元素）
4. 使用 ForkJoinPool.commonPool() (JDK 8+) 避免手動管理池
5. 配合 JMH 基準測試驗證加速比

Fork/Join 讓 Java 在多核硬體上真正發揮資料並行能力，是高效能計算庫 (如 Parallel Streams、CompletableFuture) 的基石。