@Configuration@Slf4jpublicclassThreadPoolConfig{privatestaticfinalintCORE_POOL_SIZE=6;privatestaticfinalintMAX_POOL_SIZE=12;privatestaticfinalintKEEP_ALIVE_TIME=60;privatestaticfinalintQUEUE_CAPACITY=

Fork/Join框架是Java7引入的一个并行计算框架，主要用于处理可以通过递归分解成更细小的任务的场景。其基本结构和工作流程可以从以下几个方面进行详细解析：核心类ForkJoinPool：这是一个线程池类，用于执行ForkJoinTask任务。ForkJoinWorkerThread：这是执行任务的具体线程实体

  SumTask.javaimportjava.util.concurrent.RecursiveTask;/***定义任务和拆分逻辑*RecursiveTask<Long>这个是有返回值的*如果不需要返回值可以用RecursiveAction*/publicclassSumTaskextendsRecursiveTask<Long>{/***累加的开始值

1、背景在我们的项目中有这么一个场景，需要消费kafka中的消息，并生成对应的工单数据。早些时候程序运行的好好的，但是有一天，我们升级了容器的配置，结果导致部分消息无法消费。而消费者的代码是使用CompletableFuture.runAsync(()->{while(true){.....}})来实现的。即：需要消

一、摘要从JDK1.7开始，引入了一种新的Fork/Join线程池框架，它可以把一个大任务拆成多个小任务并行执行，最后汇总执行结果。比如当前要计算一个数组的和，最简单的办法就是用一个循环在一个线程中完成，但是当数组特别大的时候，这种执行效率比较差，例如下面的示例代码。longsum=0

TransmittableThreadLocal相信很多人用过，一个在多线程情况下共享线程上下文的利器名字好长，以下简称ttl本文以两年前一个真实项目开发遇到的问题，从源码的角度分析并解决环境itemversionjava8springboot2.2.2.RELEASEttl2.11.4代码如下，主线程并行启复

文章摘要ForkJoinPool是Java中的并行计算框架，其优点在于能够高效利用多核处理器资源，它采用分治策略将大任务拆分成小任务，通过工作窃取算法平衡负载，从而实现任务的并行执行和快速完成，此外，ForkJoinPool还提供了简洁的API和丰富的任务控制机制，支撑开发人员开发高效的并行代码。核心

内容摘要ForkJoinTask的显著优点在于其高效的并行处理能力，它能够将复杂任务拆分成多个子任务，并利用多核处理器同时执行，从而显著提升计算性能，此外，ForkJoinTask还提供了简洁的API和强大的任务管理机制，使得开发者能够更轻松地编写并行化代码，高效地利用系统资源。核心概念ForkJoinT

Java8线程池异步处理-->针对小包大MyTask 类中的 compute() 方法首先检查任务的规模是否小于等于1。如果是，它直接返回任务的结果。否则，它将任务拆分成两个子任务（leftTask 和 rightTask），并使用 fork() 方法将它们提交到 ForkJoinPool 中执行。这里定义了一个名为 My

以下代码片段为模拟一个这样的操作：在多台服务器上下载文件列表内的文件。其中，获取服务器、获取文件列表、在服务器执行下载操作均为阻塞方法。importcn.hutool.core.collection.CollUtil;importio.quarkus.test.junit.QuarkusTest;importio.smallrye.mutiny.Multi;impor

应人们对性能和体验的要求，异步在项目中用的越来越多，CompletableFuture和ParallelStream无疑是异步并发的利器。既然两者都可以实现异步并发，那么带来一个问题：什么时候该使用哪个呢，哪个场景下使用哪个会更好呢？这篇文章因此出现，旨在当执行异步进行编程时CompletableFuture与Parall

我们介绍过一些有关并发编程的工具和概念，包括线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService。如果仔细观察，你会发现这些工具实际上是帮助我们从任务的角度来解决并发问题的，而不是让我们陷入线程之间如何协作的繁琐细节（比如等待和通知等）。对于简单的并行任务，你可以使用“线

我们介绍过一些有关并发编程的工具和概念，包括线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService。如果仔细观察，你会发现这些工具实际上是帮助我们从任务的角度来解决并发问题的，而不是让我们陷入线程之间如何协作的繁琐细节（比如等待和通知等）。对于简单的并行任务，你可以使用“

原理：定义：一个并行计算框架用途：解决分治算法中的大规模任务。Fork/Join框架是基于工作窃取算法（work-stealing）的。Fork/Join框架的核心概念有两个：1.Fork（分割）：将一个大任务，划分成多个相互独立且较小的子任务，这些子任务可以并行的执行。当一个任务被分割成多个子任务后，他们会进入到线程

最近在看一本15年出版的《Java并发编程的艺术》一书，其中看到并发编程时间部分的ForkJoinPool功能时，突然发现这个功能实际使用上就是把一个大任务分成多个小的子任务，然后使用多个线程完成。这个场景跟我之前写过的自定义Java自定义异步功能实践有点异曲同工之妙，只不过这里有有个子

使用ParallelStream时，在适当的环境中，通过适当地使用并行度级别，可以在某些情况下获得性能提升。如果程序创建一个自定义ThreadPool，必须记住调用它的shutdown()方法来避免内存泄漏。ParallelStream默认使用的线程池如下代码示例，ParallelStream并行处理使用的线程池是ForkJoi

定义：Stream（流）是JDK8中引入的一种类似与迭代器（Iterator）的单向迭代访问数据的工具。ParallelStream则是并行的流，它通过Fork/Join框架（JSR166y）来拆分任务，加速流的处理过程。最开始接触parallelStream很容易把其当做一个普通的线程池使用，因此也出现了上面提到的开始的时候打标，结束

一、什么是流？Stream是java8中新增加的一个特性，首先Stream不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素

什么是Fork/JoinFork/Join是JUC并发包下的一个并行处理框架，实现了ExecutorService接口的多线程处理器，它专为那些可以通过递归分解成更细小的任务而设计，最大化的利用多核处理器来提高应用程序的性能。Fork/Join的运行流程大致如下所示：需要注意的是，图里的次级子任务可以一直分

vivo互联网技术微信公众号 作者：肖铭轩、王道环随着Java8的不断流行，越来越多的开发人员使用并行流（parallel）这一特性提升代码执行效率。但是，作者发现在Tomcat容器中使用并行流会出现动态加载类失败的情况，通过对比Tomcat多个版本的源码，结合并行流和JVM类加载机制的原理，成

ForkJoinPool是JDK7中，@authorDougLea加入的一个线程池类。Fork/Join框架的核心原理就是分治算法（Divide-and-Conquer）和工作窃取算法（work-stealingalgorithm）。Fork分解任务成独立的子任务，用多线程去执行这些子任务，Join合并子任务的结果。这样就能使用多线程的方式来执行一

一、ForkJoin分治思想：将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。二、ForkJoin特性：1.ForkJoinPool不是为了替代ExecutorService,而是

ava7提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算，再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool是ExecutorService的实现类，因此是一种

最近在看一本15年出版的《Java并发编程的艺术》一书，其中看到并发编程时间部分的ForkJoinPool功能时，突然发现这个功能实际使用上就是把一个大任务分成多个小的子任务，然后使用

1. Stream1.1. 允许你声明性地将顺序流转变成并行流1.2. 能对这些集合执行操作流水线，可以充分利用计算机的多个核2. 并行流2.1. 把内容拆分成多个数据块，用不同线