- ConcurrentHashMap的实现原理与使用
- 为什么要使用ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap的结构
- ConcurrentHashMap的初始化
- 初始化segements数组
- 初始化segmentShift和segmentMask
- 初始化每个segment
- 定位Segment
- ConcurrentHashMap的操作
- get操作
- put操作
- size操作
- ConcurrentLinkedQueue
- ConcurrentLinkedQueue的结构
- 入队列
- 入队列的过程
- 定位尾节点
- 设置入队节点为尾节点
- HOPS的设计意图
- 出队列
- Java中的阻塞队列
- 什么是阻塞队列
- Java中的阻塞队列
- 2.LinkedBlockingQueue
- 3.PriorityBlockingQueue
- 4.DelayQueue
- （1）如何实现Delayed接口
- 5.SynchronousQueue
- 6.LinkedTransferQueue
- 7.LinkedBlockingDeque
- 阻塞队列的实现原理
- Fork/Join框架
- 什么是Fork/Join框架
- 工作窃取算法
- Fork/Join框架的设计
- Fork/Join框架的异常处理
- Fork/Join框架的实现原理
ConcurrentHashMap的实现原理与使用
ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。
为什么要使用ConcurrentHashMap
在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下
1.线程不安全的HashMap
在并发情况下，使用HashMap进行行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%.
HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。
2.效率低下的HashTable
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
3.ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。首先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap的结构
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁
ConcurrentHashMap的初始化
ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity、loadFactor和concurrencyLevel等几个参数来初始化segment数组、段偏移量segmentShift、段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组来实现的。
初始化segements数组
segments数组的长度ssize是通过concurrencyLevel计算得出的。为了能通过按位与的散列算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方（power-of-two size），所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14、15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16。
注意:concurrencyLevel的最大值是65535，这意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。
初始化segmentShift和segmentMask
这两个全局变量需要在定位segment时的散列算法里使用
sshift = ssize从1向左移位的次数
在默认情况下concurrencyLevel等于16,1需要向左移位移动4次，所以sshift等于4。
segmentShift(用于定位参与散列运算的位数) = 32减sshift，所以默认情况等于28.
这里之所以用32是因为为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的.
segmentMask(散列运算的掩码) = ssize减1,即默认情况下为15,掩码的二进制各个位的值都是1。
因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。
初始化每个segment
输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。
上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。segment的容量threshold＝（int）cap*loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。
定位Segment
在插入和获取元素的时候，必须先通过散列算法定位到Segment。
在插入和获取元素的时候，必须先通过散列算法定位到Segment。
之所以进行再散列，目的是减少散列冲突，使元素能够均匀地分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率.
默认情况下segmentShift为28，segmentMask为15，再散列后的数最大是32位二进制数据，向右无符号移动28位，意思是让高4位参与到散列运算中，（hash>>>segmentShift）&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和8，可以看到散列值没有发生冲突。
ConcurrentHashMap的操作
get操作
Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素.
get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。
HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？
- ConcurrentHashMap的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile类型，如用于统计当前
Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线
程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写
（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写
共享变量count和value，所以可以不用加锁。
定位HashEntry和定位Segment的散列算法虽然一样，都与数组的长度减去1再相“与”，但是相“与”的值不一样，定位Segment使用的是元素的hashcode通过再散列后得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用的是再散列后的值。其目的是避免两次散列后的值一样，虽然元素在Segment里散列开了，但是却没有在HashEntry里散列开。
put操作
由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。
（1）是否需要扩容
在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
（2）如何扩容
在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。
size操作
如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。
???Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？
- 不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。。所以，最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。
在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
??? 那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？
- 使用modCount变量，在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size
前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。
ConcurrentLinkedQueue
如果要实现一个线程安全的队列有两种方式:
- 使用阻塞算法
- 使用非阻塞算法
阻塞算法:可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现。
非阻塞算法:可以使用循环CAS的方式来实现。
ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。它采用了“wait-free”算法（即CAS算法）来实现，该算法在Michael&Scott算法上进行了一些修改。
ConcurrentLinkedQueue的结构
ConcurrentLinkedQueue由head节点和tail节点组成，每个节点（Node）由节点元素（item）和指向下一个节点（next）的引用组成，节点与节点之间就是通过这个next关联起来，从而组成一
张链表结构的队列。默认情况下head节点存储的元素为空，tail节点等于head节点。
private transient volatile Node
入队列
入队列的过程
入队列就是将入队节点添加到队列的尾部。
入队主要做两件事情：
- 第一是将入队节点设置成当前队列尾节点的下一个节点；
- 第二是更新tail节点，如果tail节点的next节点不为空，则将入队节点设置成tail节点，如果tail节点的next节点为空，则将入队节点设置成tail的next节点，所以tail节点不总是尾节点.
CAS算法入队操作
整个入队过程主要做两件事情：第一是定位出尾节点；第二是使用CAS算法将入队节点设置成尾节点的next节点，如不成功则重试。
定位尾节点
tail节点并不总是尾节点，所以每次入队都必须先通过tail节点来找到尾节点。
尾节点可能是tail节点，也可能是tail节点的next节点。
代码中循环体中的第一个if就是判断tail是否有next节点，有则表示next节点可能是尾节点。获取tail节点的next节点需要注意的是p节点等于p的next节点的情况，只有一种可能就是p节点和p的next节点都等于空，表示这个队列刚初始化，正准备添加节点，所以需要返回head节点。
设置入队节点为尾节点
p.casNext（null，n）方法用于将入队节点设置为当前队列尾节点的next节点，如果p是null，表示p是当前队列的尾节点，如果不为null，表示有其他线程更新了尾节点，则需要重新获取当前队列的尾节点。
HOPS的设计意图
让tail节点永远作为队列的尾节点，这样实现代码量非常少，而且逻辑清晰和易懂。但是，这么做有个缺点，每次都需要使用循环CAS更新tail节点。
doug lea使用hops变量来控制并减少tail节点的更新频率，并不是每次节点入队后都将tail节点更新成尾节点，而是当tail节点和尾节点的距离大于等于常量HOPS的值（默认等于1）时才更新tail节点，tail和尾节点的距离越长，使用CAS更新tail节点的次数就会越少，但是距离越长带来的负面效果就是每次入队时定位尾节点的时间就越长，因为循环体需要多循环一次来定位出尾节点，但是这样仍然能提高入队的效率.
从本质上来看它通过增加对volatile变量的读操作来减少对volatile变量的写操作，而对volatile变量的写操作开销要远远大于读操作，所以入队效率会有所提升。
注意:入队方法永远返回true，所以不要通过返回值判断入队是否成功。
出队列
出队列的就是从队列里返回一个节点元素，并清空该节点对元素的引用。
首先获取头结点,然后判断头结点元素是否为空,如果为空,表示另外一个线程已经进行了一次出队操作并将该节点的元素取走.如果不为空，则使用CAS的方式将头节点的引用设置成null，如果CAS成功，则直接返回头节点的元素，如果不成功，表示另外一个线程已经进行了一次出队操作更新了head节点，导致元素发生了变化，需要重新获取头节点。
Java中的阻塞队列
什么是阻塞队列
阻塞队列（BlockingQueue）:一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。
- 支持阻塞的插入方法:当队列为满时,队列会阻塞插入元素的线程,知道队列不满.
- 支持阻塞的溢出方法:当队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空.
阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是向队列里添加元素的线程,消费者是向队列里取元素的线程.阻塞队列就是生产者用来存放元素的,消费者用来获取元素的容器.
- 抛出异常:当队列满时，如果再往队列里插入元素，会抛出IllegalStateException（"Queuefull"）异常。当队列空时，从队列里获取元素会抛出NoSuchElementException异常。
- 返回特殊值：当往队列插入元素时，会返回元素是否插入成功，成功返回true。如果是移除方法，则是从队列里取出一个元素，如果没有则返回null。
- 一直阻塞:当足额色队列满时,如果生产者线程往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用或者响应中断退出。当队列空时，如果消费者线程从队列里take元素，队列会阻塞住消费者线程，直到队列不为空。
- ·超时退出：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里插入元素，队列会阻塞生产者线程一段时间，如果超过了指定的时间，生产者线程就会退出。
注意:如果是无界阻塞队列，队列不可能会出现满的情况，所以使用put或offer方法永远不会被阻塞，而且使用offer方法时，该方法永远返回true。
Java中的阻塞队列
JDK 7提供了7个阻塞队列，如下。
·ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
·LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
·PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
·DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
·SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。
·LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
·LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
1.ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。
默认情况下不保证线程公平的访问队列.为了保证公平性,通常会使得吞吐量降低.
创建线程公平队列代码示例:
ArrayBlockingQueue fairQueue = new ArrayBlockingQueue(1000,true);
访问者的公平性是使用可重入锁实现的，代码如下。
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
if (capacity <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
this.items = new Object[capacity];
lock = new ReentrantLock(fair);
notEmpty = lock.newCondition();
notFull = lock.newCondition();
}
2.LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是一个用链表实现的有界阻塞队列。此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序。
3.PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采取自然顺序升序排列。也可以自定义类实现compareTo()方法来指定元素排序规则，或者初始化PriorityBlockingQueue时，指定构造参数Comparator来对元素进行排序。需要注意的是不能保证同优先级元素的顺序。
4.DelayQueue
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。
DelayQueue的应用场景
- 缓存系统的设计:可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了。
利用存在性来达到验证是否过期
- 定时任务调度:使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行，比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。
（1）如何实现Delayed接口
DelayQueue队列的元素必须实现Delayed接口。
1.在对象创建的时候，初始化基本数据。(数据,以及过期时间)
2.实现getDelay方法，该方法返回当前元素还需要延时多长时间，单位是纳秒.
3.实现compareTo方法来指定元素的顺序。
例如，让延时时间最长的放在队列的末尾。
（2）如何实现延时阻塞队列
当消费者从队列里获取元素时，如果元素没有达到延时时间，就阻塞当前线程。
5.SynchronousQueue
SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列。
每一个put操作必须等待一个take操作，否则不能继续添加元素。
支持公平访问.默认情况下采用非公平性策略访问队列.
SynchronousQueue可以看成是一个传球手，负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素，非常适合传递性场景。SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue。
6.LinkedTransferQueue
LinkedTransferQueue是一个由链表结构组成的无界阻塞TransferQueue队列。
相对于其他阻塞队列，LinkedTransferQueue多了tryTransfer和transfer方法。
1.transfer方法
如果当前有消费者正在等待接收元素(消费者使用take()方法或带时间限制的poll()方法时),transfer方法可以把生产者传入的元素立即刻transfer（传输）给消费者。如果没有消费者在等待接收元素，transfer方法会将元素存放在队列的tail节点，并等到该元素被消费者消费了才返回。
第一行代码是试图把存放当前元素的s节点作为tail节点。第二行代码是让CPU自旋等待消费者消费元素。因为自旋会消耗CPU，所以自旋一定的次数后使用Thread.yield()方法来暂停当前正在执行的线程，并执行其他线程。
2.tryTransfer方法
tryTransfer方法是用来试探生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素，则返回false。和transfer方法的区别是tryTransfer方法无论消费者是否接收，方法立即返回，而transfer方法是必须等到消费者消费了才返回。
对于带有时间限制的tryTransfer（E e，long timeout，TimeUnit unit）方法，试图把生产者传入的元素直接传给消费者，但是如果没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回，如果超时还没消费元素，则返回false，如果在超时时间内消费了元素，则返回true。
7.LinkedBlockingDeque
LinkedBlockingDeque是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
所谓双向队列指的是可以从队列的两端插入和移出元素。双向队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。
在初始化LinkedBlockingDeque时可以设置容量防止其过度膨胀。另外，双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。
阻塞队列的实现原理
使用通知模式实现:
所谓通知模式,就是当生产者往满的队列中添加元素时会阻塞生产者,当消费者消费了一个队列中的元素后,会通知生产者当前队列可用.
现ArrayBlockingQueue使用了Condition来实现通知模式.
当往队列里插入一个元素时，如果队列不可用，那么阻塞生产者主要通过LockSupport.park（this）来实现。
orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
继续进入源码，发现调用setBlocker先保存一下将要阻塞的线程，然后调用unsafe.park阻塞当前线程。
park这个方法会阻塞当前线程，只有以下4种情况中的一种发生时，该方法才会返回。
- 与park对应的unpark执行或已经执行时。“已经执行”是指unpark先执行，然后再执行park的情况
- 线程被中断时。
- 等待完time参数指定的毫秒数时。
- 异常现象发生时，这个异常现象没有任何原因。
pthread_cond_wait是一个多线程的条件变量函数，cond是condition的缩写，字面意思可以理解为线程在等待一个条件发生，这个条件是一个全局变量。这个方法接收两个参数：一个共享变量_cond，一个互斥量_mutex。
Fork/Join框架
什么是Fork/Join框架
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。
工作窃取算法
工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
核心思想:将一个大任务活粉成为多个小任务,把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务.当某个线程完成自己队列中的任务时,就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。
为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
工作窃取（work-stealing）算法
- 优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争
- 其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时,并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。
Fork/Join框架的设计
步骤1 分割任务。
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，所以还需要不停地分割，直到分割出的子任务足够小。
步骤2 执行任务并合并结果
分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。
使用Fork/Join框架
通过一个简单的需求来使用Fork/Join框架，需求是：计算1+2+3+4的结果。
使用Fork/Join框架首先考虑到的就是如何分割任务,如果希望每个子任务最多执行两个数的相加,那么我们将分割的阀值设为2.Fork/Join框架会把这个任务fork成两个子任务，子任务一负责计算1+2，子任务二负责计算3+4，然后再join两个子任务的结果。因为是有结果的任务，所以必须继承RecursiveTask，实现代码如下。
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class CountTask extends RecursiveTask {
//阀值
private static final int THRESHOLD = 2;
private int start;
private int end;
public CountTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Integer compute() {
int sum = 0;
//如果任务足够小就计算任务
boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
if (canCompute) {
for (int i = start; i <= end; i++ ) {
sum += i;
}
}else {
// 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算
int middle = (start + end) / 2;
CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);
CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end);
// 执行子任务
leftTask.fork();
rightTask.fork();
// 等待子任务执行完，并得到其结果
int leftResult=leftTask.join();
int rightResult=rightTask.join();
// 合并子任务
sum = leftResult + rightResult;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
// 生成一个计算任务，负责计算1+2+3+4
CountTask task = new CountTask(1, 4);
// 执行一个任务
Future result = forkJoinPool.submit(task);
try {
System.out.println(result.get());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它需要实现compute方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用fork方法时，又会进compute方法，看看当前子任务是否需要继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。
Fork/Join框架的异常处理
ForkJoinTask在执行任务可能会抛出异常,到那时无法直接在主线程中捕获异常,所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法来检查任务是否已经抛出异常或已经被取消了，并且可以通过ForkJoinTask的getException方法获取异常。
getException方法返回Throwable对象，如果任务被取消了则返回CancellationException。如果任务没有完成或者没有抛出异常则返回null。
Fork/Join框架的实现原理
ForkJoinPool = ForkJoinTask数组 + ForkJoinWorkerThread数组;
- ForkJoinTask数组:负责将程序提交给ForkJoinPool的任务;
- ForkJoinWorkerThread:负责执行ForkJoinTask提交的任务。
（1）ForkJoinTask的fork方法实现原理
当我们调用ForkJoinTask的fork方法时，程序会调用ForkJoinWorkerThread的pushTask方法异步执行这个任务.
pushTask方法把当前任务存放在ForkJoinTask数组队列里。然后再调用ForkJoinPool的signalWork()方法唤醒或创建一个工作线程来执行任务。
（2）ForkJoinTask的join方法实现原理
Join方法的主要作用是阻塞当前线程并等待获取结果。
首先先调用doJoin(),通过doJoin()方法得到当前任务的状态来判断返回什么结果,任务状态有四种:
- 已完成（NORMAL）:直接返回任务结果。
- 被取消（CANCELLED）:直接抛出CancellationException。
- 信号（SIGNAL）
- 出现异常（EXCEPTIONAL）:直接抛出对应的异常。
在doJoin()方法里，首先通过查看任务的状态，看任务是否已经执行完成，如果执行完成，则直接返回任务状态；如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。如果任务顺利执行完成，则设置任务状态为NORMAL，如果出现异常，则记录异常，并将任务状态设置为EXCEPTIONAL。
参考书籍:《Java并发编程的艺术》