问题一：并行流（Parallel Stream）是指什么？
并行流（Parallel Stream）是指什么？
参考回答：
Java 8引入了并行流的概念，它是一种针对集合数据的高级抽象，可以在多个线程上并行地执行流操作。通过将集合转换为并行流，可以自动将任务分割为多个子任务，并在多个处理器上并行处理。并行流使用Fork/Join框架来实现任务的划分和合并。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/625181
问题二：任务执行器（Executor）是指什么？
任务执行器（Executor）是指什么？
参考回答：
是一个接口，位于java.util.concurrent包下，它的作用主要是为我们提供任务与执行机制（包括线程使用和调度细节）之间的解耦。执行器对于管理线程和确保线程安全非常有用。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/625182
问题三：Fork/Join框架是指什么？作用是？
Fork/Join框架是指什么？作用是？
参考回答：
它是Java提供的一个用于并行编程的框架，它基于“分而治之”（divide and conquer）的思想，用于实现任务的划分和合并。Fork/Join框架在Java 7中被引入，通过提供一种简单且高效的方式来利用多核处理器和多线程执行任务。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/625183
问题四：在使用Fork/Join框架时，为什么需要指定一种划分任务和合并结果的方法？
在使用Fork/Join框架时，为什么需要指定一种划分任务和合并结果的方法？
参考回答：
因为Fork/Join框架本身不能自动分割任务或合并结果。开发者需要明确指定如何将大任务划分为小任务，并在小任务完成后如何合并它们的结果。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/625184
问题五：下面的示例代码中，RecursiveSumTask类是如何利用Fork/Join框架实现并行计算的?
在下面的示例代码中，RecursiveSumTask类是如何利用Fork/Join框架实现并行计算的？
package learning.multithreading; import java.util.Random;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class ParallelSumComputationUsingForkJoin { private static final int[] LARGE_ARR = largeArr(); private static final int LENGTH = LARGE_ARR.length; public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { RecursiveSumTask recursiveTask = new RecursiveSumTask(0, LENGTH, LARGE_ARR); ForkJoinPool forkJoinPool = ForkJoinPool.commonPool(); long start = System.currentTimeMillis(); long sum = forkJoinPool.invoke(recursiveTask); System.out.println("The sum is : " + sum + ", Time Taken by Parallel(Fork/Join) Execution: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " millis"); } private static int[] largeArr() { return new Random().ints(500000000, 10, 1000).toArray(); } static class RecursiveSumTask extends RecursiveTask<Long> { private static final int SEQUENTIAL_COMPUTE_THRESHOLD = 4000; private final int startIndex; private final int endIndex; private final int[] data; RecursiveSumTask(int startIndex, int endIndex, int[] data) { this.startIndex = startIndex; this.endIndex = endIndex; this.data = data; } @Override protected Long compute() { if (SEQUENTIAL_COMPUTE_THRESHOLD >= (endIndex - startIndex)) { long sum = 0; for (int i = startIndex; i < endIndex; i++) { sum += data[i]; } return sum; } int mid = startIndex + (endIndex - startIndex) / 2; RecursiveSumTask leftSumTask = new RecursiveSumTask(startIndex, mid, data); RecursiveSumTask rightSumTask = new RecursiveSumTask(mid, endIndex, data); leftSumTask.fork(); // Fork the Left Task in a Separate Execution long rightSum = rightSumTask.compute(); // Compute the Right Part long leftSum = leftSumTask.join(); // Wait for the results from the Left Part return leftSum + rightSum; // Return Both } }}/** * Output: * The sum is : 252235235953, Time Taken by Parallel(Fork/Join) Execution: 139 millis *
参考回答：
RecursiveSumTask类继承了RecursiveTask，并重写了compute()方法。当数组的大小大于设定的阈值时，任务被分为两个子任务（leftSumTask和rightSumTask），分别处理数组的左半部分和右半部分。leftSumTask被fork()到ForkJoinPool中的其他线程执行，而rightSumTask则在当前线程中执行。当两个子任务都完成后，它们的结果被合并并返回。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
