并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新鲜的词汇了，现在已经有单机多核甚至多机集群并行计算，注意，这里说的是并行，而不是并发。严格的将，并行是指系统内有多个任务同时执行，而并发是指系统内有多个任务同时存在，不同的任务按时间分片的方式切换执行，由于切换的时间很短，给人的感觉好像是在同时执行。 
Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join采用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，效率最高。伪代码如下：

Result solve(Problem problem) {
    if (problem is small)
        directly solve problem
    else {
        split problem into independent parts
        fork new subtasks to solve each part
        join all subtasks
        compose result from subresults
    }
}

Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它能够接收一个ForkJoinTask，并得到计算结果。ForkJoinTask有两个子类，RecursiveTask（有返回值）和RecursiveAction（无返回结果），我们自己定义任务时，只需选择这两个类继承即可。类图如下： 
 
下面来看一个实例：计算一个超大数组所有元素的和。代码如下：

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 * @author: shuang.gao  Date: 2015/7/14 Time: 8:16
 */
public class SumTask extends RecursiveTask<Integer> {

    private static final long serialVersionUID = -6196480027075657316L;

    private static final int THRESHOLD = 500000;

    private long[] array;

    private int low;

    private int high;

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

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        if (high - low <= THRESHOLD) {
            // 小于阈值则直接计算
            for (int i = low; i < high; i++) {
                sum += array[i];
            }
        } else {
            // 1\. 一个大任务分割成两个子任务
            int mid = (low + high) >>> 1;
            SumTask left = new SumTask(array, low, mid);
            SumTask right = new SumTask(array, mid + 1, high);

            // 2\. 分别计算
            left.fork();
            right.fork();

            // 3\. 合并结果
            sum = left.join() + right.join();
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        long[] array = genArray(1000000);

        System.out.println(Arrays.toString(array));

        // 1\. 创建任务
        SumTask sumTask = new SumTask(array, 0, array.length - 1);

        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 2\. 创建线程池
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        // 3\. 提交任务到线程池
        forkJoinPool.submit(sumTask);

        // 4\. 获取结果
        Integer result = sumTask.get();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println(String.format("结果 %s 耗时 %sms", result, end - begin));
    }

    private static long[] genArray(int size) {
        long[] array = new long[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            array[i] = new Random().nextLong();
        }
        return array;
    }
}

我们通过调整阈值（THRESHOLD），可以发现耗时是不一样的。实际应用中，如果需要分割的任务大小是固定的，可以经过测试，得到最佳阈值；如果大小不是固定的，就需要设计一个可伸缩的算法，来动态计算出阈值。如果子任务很多，效率并不一定会高。 
未完待续。。。