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在上一篇文章中，我们介绍了请求合并的代码优化方案，它能够解决大量请求造成的数据库压力过大的情况，下面我们再来看看另一种情况下的解决方案。
其实在学数据结构和算法的时候，大家应该都接触过分而治之的思想，其实说白了就是递归调用本函数的一个过程，在这个过程中，不断把任务变小，简化计算的流程。这种思想，在进行系统架构的时候同样适用。如果一个请求要访问大量的数据，那么我们就可以将这个任务拆分分别执行，最终再将执行结果返回给客户端。
这里就要引入JDK 1.7后提供的一个多线程执行框架Fork/Join，它能够把一个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。
ForkJoin框架为我们提供了RecursiveAction和RecursiveTask来创建ForkJoin的任务，简单来说：
Recursiveaction： 用于创建没有返回值的任务RecursiveTask：用于创建有返回值的任务
举个例子，还是用上一小节中我们的数据，现在数据库中存储了id从0到999的一千件商品，我们要对其总值进行求和（别问为什么不直接用sum()函数，举个例子而已）。
@ResponseBody
@RequestMapping("/single")
public int single() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
sum += itemService.queryByCode(i + "").getPrice();
}
System.out.println(sum);
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("程序运行时间：" + (endTime - startTime) + "ms");
return sum;
}
复制代码看一下程序运行时间，5235毫秒：
使用ForkJoin对任务进行划分：
public class ForkJoinTask extends RecursiveTask<Integer> {
private int arr[];
private int start;
private int end;
private static final int MAX = 50;
public ForkJoinTask(int[] arr, int start, int end){
this.arr=arr;
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
int sum=0;
if((end - start) < MAX) {
//直接做业务工作
for (int i = start; i < end; i++) {
sum += arr[i];
}
return sum;
} else{
//继续拆分
int middle = (start + end) / 2;
ForkJoinTask left=new ForkJoinTask(arr, start, middle);
ForkJoinTask right=new ForkJoinTask(arr, middle, end);
left.fork();
right.fork();
return left.join() + right.join();
}
}
}
复制代码再运行测试：
@ResponseBody
@RequestMapping("/fork")
public int forkJoin() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
int arr[] = new int[1000];
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
arr[i]=i;
}
ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool();
ForkJoinTask task=new ForkJoinTask(arr,0,arr.length);
Integer sum = pool.invoke(task);
System.out.println(sum);
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("程序运行时间：" + (endTime - startTime) + "ms");
return sum;
}
复制代码再看一下程序运行时间，只有6毫秒：
是不是觉得快了很多，直接将运行速度提升了非常多！其实ForkJoin运行速度快的原因还有一个黑科技，那就是当一个线程在完成自己的任务队列的处理任务后，会帮助其他线程完成任务，完成后再放回其他队列，这也被称为工作窃取。
如上图所示，线程1在完成自己的任务后，发现线程2还有任务没有完成，这时它会去取到线程2没有完成的任务，做完后再把结果放回线程2。
除此之外，我们还可以通过增加线程数量进一步加快运行速度，线程数量的选择可以根据具体业务环境进行配置优化。
ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()*4);
复制代码总结：
与上一篇文章一起，分别从请求合并和分而治之两种角度介绍了系统的优化，可以看出，在平常的工作中，代码优化这一条路还有很长要走。文中的代码大家可以从我的github获取。