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一.概念 　　 Fork/Join就是将一个大任务分解(fork)成许多个独立的小任务，然后多线程并行去处理这些小任务，每个小任务处理完得到结果再进行合并(join)得到最终的结果。 　　 流程：任务继承RecursiveTask，重写compute方法，使用ForkJoinPool的submit提交任务，任务在某个线程中运行，工作任务中的compute方法的代码开始对任务进行分析，如果符合条件就进行任务拆分，拆分成多个子任务，每个子任务进行数据的计算或操作，得到结果返回给上一层任务开启线程进行合并，最终通过get获取整体处理结果。【 只能将任务1个切分为两个，不能切分为3个或其他数量 】 ForkJoinTask：代表fork/join里面的任务类型，一般用它的两个子类RecursiveTask（任务有返回值）和RecursiveAction（任务没有返回值），任务的处理逻辑包括任务的切分都是在重写compute方法里面进行处理。 只有ForkJoinTask任务可以被拆分运行和合并运行。 【 可查看上篇Future源码分析的类图结构 】【ForkJoinTask使用了模板模式进行设计，将ForkJoinTask的执行相关代码进行隐藏，通过提供抽象类（即子类RecursiveTask、RecursiveAction）暴露用户的实际业务处理。】 RecursiveTask

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> fork/join框架小demo /** * @Description：jork/join框架demo * @Author ：YanDepeng * @Date ：Created in 2020/4/14 17:07 * @Version : */ public class MyCountTask extends RecursiveTask { // 阈值 private static final int THRESHOLD = 2; private int start; private int end; public MyCountTask(){} public MyCountTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { int sum = 0; // 若任务足够小就执行任务，不在分割 int result; boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD; if(canCompute) { sum += sum(start, end); } else { // 如果任务大于阈值，就分割未两个任务计算 int middle =

没有意识到线程重用导致用户信息错乱的bug 我们知道,ThreadLocal适用于变量在线程间隔离,而在方法和类间共享的场景. 如果信息获取比较昂贵(比如从数据库中查询用户信息),那么在ThreadLocal中缓存数据是比较合适的做法.那什么时候会出现用户信息错乱的bug呢? 来看一个例子,使用spring boot创建一个web应用程序,使用threadlocal存放一个integer的值表示用户id,最后输出两次获取的值和线程名称. private ThreadLocal<Integer> currentUser = ThreadLocal.withInitial(() -> null); @GetMapping("wrong") pubilc Map wrong(@RequestParam("userId") Integer userId) { String before = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); currentUser.set(userId); String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); Map result = new HashMap(); result.put(