forkjoinpool 专用于可递归拆分的 cpu 密集型任务，如归并排序、树遍历、并行 reduce；不适用于 i/o 多、不可分或耗时差异大的场景。
什么时候该用 ForkJoinPool 而不是普通线程池
ForkJoinPool 不是通用线程池替代品，它专为「可递归拆分的 CPU 密集型任务」设计。如果你的任务是 I/O 等待多、无法自然切分（比如单次 HTTP 请求）、或每次子任务耗时差异极大，用 ForkJoinPool 反而降低性能，甚至引发栈溢出或工作窃取失效。
典型适用场景包括：归并排序、树形结构遍历（如 JSON 解析深度优先计算）、大规模数组并行 reduce、分治型数值计算（如矩阵乘法分块）。
- 任务必须能明确 split 成两个或多个子任务，且子任务可独立执行
- 各子任务计算量尽量均衡；严重不均时，
work-stealing效果打折扣 - 避免在
compute()中做阻塞操作（如Thread.sleep()、数据库查询），否则会卡住整个池的工作线程
ForkJoinTask 的两种写法：继承 RecursiveAction 还是 RecursiveTask
区别只在是否需要返回值：RecursiveAction 无返回值（void），适合“执行即完成”类任务（如遍历并修改数组）；RecursiveTask<t></t> 必须重写 compute() 并返回 T，适合需要聚合结果的场景（如求和、找最大值）。
不要手动 new 线程或调用 fork()/join() 后再阻塞等待——这是反模式。正确流程是：构造任务 → 提交到 ForkJoinPool → 调用 invoke() 或 submit().get()。
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