Java Fork/Join框架是Java 7引入的一种并行计算模型，设计目的是为了高效地处理大量数据，尤其是在多核处理器环境中。该框架的核心理念是通过将复杂的大任务分解为多个小任务，然后并行执行这些小任务，从而加速计算过程。Fork/Join框架基于工作窃取算法（Work-Stealing Algorithm），这种算法确保了任务的均衡分配和高效的资源利用。
工作窃取算法的工作原理是，当一个工作线程完成自己的任务后，它会去检查其他工作线程的队列，如果发现有未处理的任务，就会“窃取”这些任务来执行，而不是等待新的任务分配。这样可以避免某些线程因任务分配不均而空闲，提高了整体的并行效率。
Fork/Join框架的核心组件是`ForkJoinPool`类，它是`ExecutorService`接口的一个实现，负责管理和调度`ForkJoinTask`。`ForkJoinTask`是框架中的基础任务单元，分为两种类型：`RecursiveTask`和`RecursiveAction`。`RecursiveTask`用于有返回值的任务，而`RecursiveAction`则用于没有返回值但需要执行的操作。
在使用Fork/Join框架时，开发者首先需要定义一个`ForkJoinTask`的子类，实现任务的分解和合并逻辑。一般来说，任务分解的过程是递归的，如果任务足够小，就直接执行；否则，将其拆分为更小的任务，然后调用`fork()`方法将任务分发到线程池。当需要合并子任务结果时，可以使用`join()`方法。
以图片模糊处理为例，我们可以创建一个名为`ForkBlur`的`RecursiveAction`子类，包含原始图片数组、处理起始位置、处理长度和目标数组等属性。在`computeDirectly()`方法中，执行实际的模糊处理操作，计算每个像素的平均值。在创建`ForkBlur`实例并设置参数后，将其提交给`ForkJoinPool`的`invoke()`方法，由`ForkJoinPool`管理并执行任务。
在实际应用中，通过合理设置任务分解的阈值，可以平衡任务拆分的粒度和并行度，从而达到最佳的性能效果。同时，`ForkJoinPool`的大小可以根据系统资源动态调整，以充分利用硬件资源。
Java Fork/Join框架提供了一种高效、灵活的并行计算机制，通过工作窃取算法优化了多线程环境下的任务执行，尤其适合处理需要大量计算且可以拆分的任务。开发者可以通过创建自定义的`ForkJoinTask`子类，结合`ForkJoinPool`，实现复杂的并行计算逻辑，提高程序运行效率。
