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        并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

        Java8中将并行流进行了优化，我们很容易的对数据进行并行操作。Stream API可以声明性地通过parallel()与scqucntial()在并行流与顺序流之间进行切换。

        Fork-Join框架：是Java7提供的一个用于执行任务的框架，就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(Fork)成若干个小任务(拆分到不能再拆分)，再将一个个的小任务运算的结果进行Join汇总。

        Fork-Join框架是ExecutorService接口的一种具体实现，目的是为了帮助更好的利用多处理器带来的好处。它是为那些能被递归地拆分成子任务的工作类型量身设计的。其目的在于能够使用所有有可用的运算能力来提升你的应用的性能。

Fork/Join 框架与传统线程池的区别

采用 “工作窃取”模式(work-stealing)： 当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线 程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的 处理方式上.在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因 无法继续运行,那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，如果 某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子 问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了线程 的等待时间， 高了性能。

package ParallelFlow;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ParallelFlow extends RecursiveTask
   
    {    private long start;    private long end;    private static final long THRESHOLD = 10000;//临界值    public ParallelFlow(long start, long end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    @Override    protected Long compute() {        long length = end - start;        /*如果不到临界值就执行加操作*/        if (length <= THRESHOLD){            long sum = 0;            for (long i = start;i<=end;i++){                sum += i;            }            return sum;        }else {            long middle = (start + end) / 2;            ParallelFlow left = new ParallelFlow(start, middle);            left.fork();//拆分子任务，同时压入线程队列            ParallelFlow right = new ParallelFlow(middle + 1, end);            right.fork();            return left.join() + right.join();        }    }}
   

package ParallelFlow;import org.junit.Test;import java.time.Duration;import java.time.Instant;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.stream.LongStream;public class TestForkJoin {        /*         ForkJoin框架        */        @Test        public void fun1(){            Instant start = Instant.now();            ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();           ParallelFlow task = new ParallelFlow(0, 1000000000L);            Long sum = pool.invoke(task);            System.out.println(sum);            Instant end = Instant.now();            System.out.println("耗时时间为:" + Duration.between(start,end).toMillis());//耗时时间为:3873        }        /*        普通for        */        @Test        public void fun2(){            Instant start = Instant.now();            long sum = 0L;            for (long i = 0;i<1000000000L;i++){                sum += i;            }            System.out.println(sum);            Instant end = Instant.now();            System.out.println("耗时时间为:" + Duration.between(start,end).toMillis());//耗时时间为:4167        }        /*         Java8并行流        */        @Test        public void fun3(){            Instant start = Instant.now();            LongStream.rangeClosed(0,1000000000L)                      .parallel()                      .reduce(0,Long::sum);            Instant end = Instant.now();            System.out.println("耗时时间为:" + Duration.between(start,end).toMillis());//耗时时间为:3063        }    }