基本概念：

fork/join框架是java7提供了一个并发执行任务的框架，把一个大任务分割成若干个小任务，小任务汇总得到最终结果。
其中有工作窃取机制，子任务分别放到不同的队列中去，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务。如果某个队列里任务做完，对应那个线程会去其它队列的尾部拿任务执行，被窃取线程是去这个队列的头部拿任务执行，减少了任务的竞争。

对比TheadPoolExecutor

ForkJoinPool与ThreadPoolExecutor有个很大的不同之处在于，ForkJoinPool存在引入了工作窃取设计。
forkjoinPool适合计算密集型的任务，特别适用于递归问题，在递归问题中，任务需要运行子任务，然后处理它们的结果。(这通常被称为“分而治之”)。
如果存在IO等需要堵塞的任务，还是要用TheadPoolExecutor创建线程池,TheadPoolExecutor通常被用来并发地处理许多独立的请求。ForkJoinPool是ThreadPoolExecutor线程池处理计算密集型场景不足的补充。

学习中提到了线程数数量的设置，参考了《java并发编程的艺术》Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C)，但是实际上生产环境中有其他线程的影响，很难评估任务的计算时间C和等待时长W。另外一张计算方法，核心线程数=tps*time，有时候流程不均匀的情况下，也不是非常合理。并发任务的执行情况和任务类型相关，IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大，但这种占比是较难合理预估的，这导致很难有一个简单有效的通用公式帮我们直接计算出结果。
美团的一篇文章里提出了动态线程池：
动态化线程池的核心设计包括以下三个方面：
简化线程池配置：线程池构造参数有8个，但是最核心的是3个：corePoolSize、maximumPoolSize，workQueue，它们最大程度地决定了线程池的任务分配和线程分配策略。考虑到在实际应用中我们获取并发性的场景主要是两种：（1）并行执行子任务，提高响应速度。这种情况下，应该使用同步队列，没有什么任务应该被缓存下来，而是应该立即执行。（2）并行执行大批次任务，提升吞吐量。这种情况下，应该使用有界队列，使用队列去缓冲大批量的任务，队列容量必须声明，防止任务无限制堆积。所以线程池只需要提供这三个关键参数的配置，并且提供两种队列的选择，就可以满足绝大多数的业务需求，Less is More。
参数可动态修改：为了解决参数不好配，修改参数成本高等问题。在Java线程池留有高扩展性的基础上，封装线程池，允许线程池监听同步外部的消息，根据消息进行修改配置。将线程池的配置放置在平台侧，允许开发同学简单的查看、修改线程池配置。
增加线程池监控：对某事物缺乏状态的观测，就对其改进无从下手。在线程池执行任务的生命周期添加监控能力，帮助开发同学了解线程池状态。

使用

ForkJoinPool中有四个核心参数，
1）parallelism ：决定工作线程的数量。如果未设置的话，将使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()
2）asyncMode：asyncMode为true时，将使用先进先出队列，而为false时则使用后进先出的模式