ForkJoin对比普通线程池的优劣

ForkJoin框架是Java 7中新增的一个并行框架，专门用于解决分治任务的并行处理。相比普通的线程池，ForkJoin框架有以下优势：

1. 分治任务的处理效率更高：ForkJoin框架采用“工作窃取”（work stealing）算法，即当某个线程完成自己的任务后，会去“窃取”其他线程队列中的任务执行，从而避免线程因为某个任务长时间阻塞而空闲的情况，提高了CPU的利用率。

2. 处理大数据集时效率更高：ForkJoin框架适用于大数据集的处理，可以将任务分解成小块，分发给不同的线程处理，从而缩短了处理时间。

3. 使用更加简单：ForkJoin框架提供了一系列的API，可以很方便的使用框架进行并行处理，而且也很容易实现任务的分解和合并。

但是，ForkJoin框架也有一些劣势：

1. 不适合处理IO密集型任务：ForkJoin框架适合处理计算密集型任务，而对于IO密集型任务，由于线程的阻塞会导致工作窃取算法失效，从而降低了效率。

2. 对于小任务的处理效率不高：由于ForkJoin框架需要将任务分解成小块，再将小块分发给不同的线程处理，这种分解和分发的过程也会占用一定的时间，所以对于小任务的处理，效率不如普通的线程池。

综上所述，ForkJoin框架适用于大数据集的计算密集型任务，而普通的线程池适用于IO密集型任务和小数据集的任务。

相关问题

forkJoin执行任务比线程池执行任务的优势

forkJoin 和线程池都是用来执行任务的工具，但是它们的使用场景不同，优劣势也不同。

forkJoin 是一种并行计算框架，它可以将一个大的任务分割成多个小的子任务，然后并行地执行这些子任务，最后将它们的结果合并起来得到最终结果。这种方式适用于一些密集型的计算任务，例如图像处理、数据分析等。

线程池则更适用于一些 I/O 密集型的任务，例如网络通信、文件读写等。线程池可以管理一组线程，让这些线程轮流执行任务，从而避免了线程的频繁创建和销毁，提高了程序的性能。

相比较而言，forkJoin 的优势在于它可以充分利用多核处理器的性能，将一个大的任务分割成多个小的子任务并行地执行，从而提高了程序的执行效率。而线程池的优势在于它可以避免线程的频繁创建和销毁，从而提高了程序的稳定性和可靠性。

综上所述，forkJoin 和线程池各有优劣，应根据实际情况选择适合的工具。

springboot 配置线程池

在Springboot中，配置线程池主要有两种方式：配置默认线程池和提供自定义线程池。从使用角度来看，两种配置方式并无优劣之分。如果使用默认线程池，可以直接使用@Async注解来将方法提交到默认线程池中执行。如果需要使用自定义线程池，需要在配置文件中进行相关配置，并通过@Async("自定义线程池bean对象名")的方式来使用该线程池。例如，在配置文件application-task.yml中，可以使用spring.task.execution.pool.*的参数来配置自定义线程池的属性，如core-size、max-size、keep-alive、queue-capacity等。具体的线程池处理流程如下：首先判断线程池中的核心线程是否都在执行任务，如果有空闲的核心线程或者还有未创建的核心线程，则创建一个新的工作线程来执行任务；如果所有核心线程都在执行任务，则判断工作队列是否已满，如果工作队列未满，则将新提交的任务存储在工作队列中；如果工作队列已满，则判断线程池中的线程是否都处于工作状态，如果有空闲的线程，则创建一个新的工作线程来执行任务；如果已经没有空闲的线程，则根据饱和策略来处理该任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Springboot应用中线程池配置教程（2021版）](https://blog.csdn.net/yu102655/article/details/114846051)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Springboot线程池配置](https://blog.csdn.net/yu619251940/article/details/127862318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]