ForkJoinTask 必须提交到 ForkJoinPool 才能并行执行，直接 new 后调用 compute() 是同步串行；应按需选用 RecursiveTask（有返回值）或 RecursiveAction（无返回值）；fork() 与 join() 需逻辑配对，推荐 left.fork(); right.compute(); left.join() 模式；自定义 ForkJoinPool 应显式设置 parallelism，避免使用 commonPool 处理 IO 密集型任务。
ForkJoinTask 不是拿来直接 new 的，得用 ForkJoinPool 调度才能真正并行执行。
为什么直接 new ForkJoinTask 不会并行
因为 ForkJoinTask 本身只是个抽象任务容器，没有线程、没有调度逻辑。它必须提交到 ForkJoinPool（或通过 invoke()/fork() 触发池内线程执行），否则调用 compute() 就是普通同步方法调用，和单线程没区别。
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ForkJoinPool.commonPool()是默认共享池，适合轻量、短时任务；生产环境建议显式创建带命名和参数的池 - 手动 new
RecursiveAction或RecursiveTask后，必须调用pool.invoke(task)或task.fork().join()才进工作窃取队列 - 忘记调用
fork()而直接写compute()—— 这是最常见的“以为并行实则串行”陷阱
RecursiveTask vs RecursiveAction 怎么选
看任务要不要返回结果：RecursiveTask<t></t> 有返回值，RecursiveAction 没有。选错会导致编译失败或运行时类型异常。
- 需要聚合子结果（比如归并排序求和、树节点统计）→ 用
RecursiveTask<integer></integer>等具体类型 - 只做副作用操作（比如批量更新对象字段、写文件）→ 用
RecursiveAction，避免无意义的null返回 - 注意
RecursiveTask的compute()必须 return 一个值，漏写 return 会编译报错
fork() 和 join() 的配对不是强制语法，但逻辑必须对称
fork() 把子任务提交到当前线程的工作队列尾部，join() 阻塞等待完成并获取结果。二者不一定要紧邻，但顺序和数量要匹配，否则可能死锁或漏等。
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- 常见错误：只
fork()不join()→ 主任务提前返回，子任务还在后台跑（甚至被丢弃） - 另一个错误：先
join()再fork()→ 实际变成串行，因为join()会阻塞直到前一个fork()的任务结束 - 推荐模式：
left.fork(); right.compute(); left.join();（让右子任务在当前线程算，左子任务异步算，提升局部性）
ForkJoinPool 的 parallelism 参数容易被忽略
默认 commonPool() 的并行度是 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，不是 CPU 核数。自定义池若不设 parallelism，可能比预期少一个线程。
- IO 密集型任务不适合 ForkJoinPool，它假设任务是 CPU-bound 的；混入阻塞操作（如
Thread.sleep()、数据库查询）会导致线程饥饿 - 池大小设太大（比如 100）不会提升性能，反而增加任务调度开销和内存占用
- 调试时加
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "2")可控复现竞争逻辑
真正难的不是写 compute()，而是判断任务是否可分、分到多细才划算，以及如何避免共享状态竞争——这些没法靠框架自动解决。
