ava.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大师Doug Lea主持编写，它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理，最后将子任务结果合并成最后的计算结果，并进行输出。本文中对Fork/Join框架的讲解，基于JDK1.8+中的Fork/Join框架实现，参考的Fork/Join框架主要源代码也基于JDK1.8+。
在并发编程中，我们不仅需要考虑如何合理分配任务以提高程序的执行效率，而且还需要关心如何将分配的任务结果合理汇总起来，以便得到我们最终想要的结果。这就需要我们使用一种特殊的并发设计模式——分而治之。在Java中，这种模式被抽象化为了Fork/Join框架。通过Fork/Join框架，我们能够将大任务分解成小任务并行处理，然后再将小任务的结果合并得到最终结果。这大大提高了任务处理的效率，使得并发编程在处理大量数据时变得更加简单有效。在本文中，我们将深入探讨Fork/Join框架，理解其工作原理，并通过实例学习如何在实际项目中使用它。
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干 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。 我们再通过Fork和Join这两个单词来理解一下Fork/Join框架。Fork就是把一个大任务切分 为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结 果。比如计算1+2+…+10000，可以分割成10个子任务，每个子任务分别对1000个数进行求和， 最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程如图6-6所示。
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把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。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
JOIN方法用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。join通常有下面几种类型，不同类型的join操作会影响返回的数据结果。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
使用 java8 lambda 表达式大半年了，一直都知道底层使用的是 Fork/Join 框架，今天终于有机会来学学 Fork/Join 框架了。
Fork/Join是什么？ Fork/Join框架是Java7提供的并行执行任务框架，思想是将大任务分解成小任务，然后小任务又可以继续分解，然后每个小任务分别计算出结果再合并起来，最后将汇总的结果作为
一丶Fork/Join框架产生背景： 随着并发需求的不断提高和硬件的不断发展，程序并行执行仿佛就提上日程上来了，伟大的毛主席就说过：“人多力量大”，所以如果一件事可以分配给多个人同时去做，到最后再把完
Fork/Join 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（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把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。Fork/Join框架要完成两件事情：
在JDK1.7引入了一种新的并行编程模式“fork-join”，它是实现了“分而治之”思想的Java并发编程框架。网上关于此框架的各种介绍很多，本文从框架特点出发，通过几个例子来进行实用性的介绍。
上一篇文章：(1条消息) 【JDK8 新特性 6】收集Stream流中的结果_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分，主要用于并行计算，特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题，例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（Fork），然后将这些小任务的结果汇总起来（Join），从而达到并行处理的效果。
Doug Lea 关于Java 7引入的他写的Fork/Join框架的论文 0. 摘要 这个框架通过（递归的）把问题划分为子任务，然后并行的执行这些子任务，等所有的子任务都结束的时候，再合并最终结果的
Fork/join介绍 Fork/join框架是java7提供的并行执行任务的框架,是把大任务分割成若干小任务,最后汇总若干小任务的执行结果得到最终的结果。它的思想与MapReduce类似。Fork把一个大任务分割成若干小任务,Join用于合并小任务的结果,最后得到大框架的结果。主要采取工作窃取算法。 工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其它队列窃取任务执行。 [img] 假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务
在当今信息时代，处理大规模数据和复杂计算任务是程序员们面临的常见挑战之一。为了充分利用现代计算机的多核心架构，一种有效的并行编程模型变得至关重要。Fork/Join模式作为一种强大的并行编程工具，为解决可分解并行问题提供了一种优雅而高效的方式。
ForkJoin框架是Java7 提供的把一个大任务分割成若干个小任务，最终汇总每一个任务结果后得到大任务结果的框架。ForkJoinPool继承AbstractExecutorService，实现了Executor，ExecutorService。ForkJoinPool用来实现工作窃取算法。
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把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。
从 JDK 1.7 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。
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响应式编程（Reactive Programming / RP）作为一种范式在整个业界正在逐步受到认可和落地，是对过往系统的业务需求理解梳理之后对系统技术设计/架构模式的提升总结。Java作为一个成熟平台，对于趋势一向有些稳健的接纳和跟进能力，有着令人惊叹的生命活力：
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
fork/join框架是ExecutorService接口的一种具体实现，会将任务分发给线程池中的工作线程，更好地利用多处理器带来的好处，提供程序性能。它是为那些能够被递归地拆解成子任务的工作类型量身设计的。
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在 MapReduce 流行这些年之后，针对大数据集的分布式批处理执行引擎已经逐渐成熟。到现在（2017年）已经有比较成熟的基础设施可以在上千台机器上处理 PB 量级的数据。因此，针对这个量级的基本数据处理问题可以认为已经被解决，大家的注意力开始转到其他问题上：
Fork/Join框架是JDK7提供的一个用于并行执行任务的框架，其基本思路就是将一个较大的任务，按照一定规则，划分成若干个逻辑相同的子任务并发执行。待子任务执行后，再汇总每个任务的结果，最后返回最终的结果。例如，我们要对10000个元素求和，可以拆分成10个子任务，每个子任务计算1000个元素的和，最后将所有子任务的结果加起来，就是最终结果。
Doug Lea State University of New York at Oswego Oswego NY 13126 315−341−2688 dl@cs.oswego.edu
Fork/Join框架是从Java1.7开始提供的一个并行处理任务的框架，它的基本思路是将一个大任务分解成若干个小任务，并行处理多个小任务，最后再汇总合并这些小任务的结果便可得到原来的大任务结果。
Doris的存储结构是类似LSM-Tree设计的，因此很多方面都是通用的，先阅读了解LSM相关的知识，再看Doris的底层存储与读取流程会清晰透彻很多，如下是几个关键的设计:
在上一篇的文章java 多线程+分治求和，太牛了的文章中，提到了forkjoin，在一番了解之后，发现这个forkjoin基本上和线程池差不多
在计算机科学中，分治法是解决多项式分支递归的重要范式；也就是“分而治之”，将复杂问题分成两个或更多相似的子问题，然后将简单的子问题求解，再将子问题的解合并。有很多经典的算法就是采用了“分而治之”的思想，如：归并排序、快速排序、矩阵乘法等。
相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即指令流水化，也就是流水线技术。比如说生产一辆小汽车，有特定的轮子车间/发动机车间，同时进行各自的生产。空间并行是指使用多个处理器执行并发计算。
为什么要进行持久化？ spark所有复杂一点的算法都会有persist身影，spark默认数据放在内存，spark很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代，1000个步骤只有第一个输入数据，中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高，所以容易出错，就要容错，rdd出错或者分片可以根据血统算出来，如果没有对父rdd进行persist 或者cache优化，就需要重头做。 以下场景会使用persist 1）某个步骤计算非常耗时，需要进行persist持久化 2）计算链条非常长，重新恢复要算很多步骤，很好使，persist 3）checkpoint所在的rdd要持久化persist。checkpoint前，要持久化，写个rdd.cache或者rdd.persist，将结果保存起来，再写checkpoint操作，这样执行起来会非常快，不需要重新计算rdd链条了。checkpoint之前一定会进行persist。 4）shuffle之后要persist，shuffle要进性网络传输，风险很大，数据丢失重来，恢复代价很大 5）shuffle之前进行persist，框架默认将数据持久化到磁盘，这个是框架自动做的。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件，SQL作为一种结构化查询语言，用户不需要关注怎么做，只需要描述做什么，然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性，同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢，这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型，包含SQL形态的变换，确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内，相互
fork join框架是java 7中引入框架，这个框架的引入主要是为了提升并行计算的能力。
在数据库的查询中，join 是最常用的查询之一，由于 join 算法实现的复杂性，出现问题的概率较大，我们对 TiDB 中出现过的 join 问题进行分析，将易发生问题的场景归为如下几类 ：
学习java很久很久了，得有个5年了，但是从来都没有真正的走进java世界，希望从这篇文章开始，把自己对java的点点滴滴都记录下来。 从java5开始，java就提供了名叫Executor framework的机制,主要是围绕着Executor接口, 它的接口 ExecutorService, 以及实现了这两个接口的ThreadPoolExecutor类来展开，这种机制把线程的执行和创建分离开了，你只需要创建一个线程，然后把线程丢给Executor，让它执行去吧。使用这个机制的另外一个好处是可以使
ConcurrentHashMap由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成，Segement是一种可重入锁，在ConcurrentHashMap扮演着锁的角色；HashEntry用于存储键值对数据，一个ConcurrentHashMap中包含一个Segment数组，它是数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，当对HashEntry数组进行修改操作时必须要获取它对应的Segment锁。
正如即将上映的星球大战那样，Java 8的并行流也是毁誉参半。并行流(Parallel Stream)的语法糖就像预告片里的新型光剑一样令人兴奋不已。现在Java中实现并发编程存在多种方式，我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看，还是增加了不少新的见解的，这里我们想和大家分享一下。
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。Java 8 中将并行进行了优化，我们可以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sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。
Django关闭DEBUG模式后，就相当于是生产环境了，Django官网上指出如果是django框架一旦作为生产环境，那么它的静态文件访问接口就不应该从Django框架中走了，应该有独立的web环境，首推nginx 。
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
还是因为上一个join优化的问题，项目使用laravel框架 但是框架自身的join()方法并不能使用 STRAIGHT_JOIN stackoverflow 同名问题，查到的方法 mysql -
30 wait、notify、notifyAll 它们并不是 Thread 类中的方法，而是 Object 类中的，为什么呢？
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