在JDK7中，引入了一种新的并发编程模型，名为Fork/Join模型。这种模型的核心思想是将一个大任务分解（Fork）成若干个小任务（子任务），然后再将一个个小任务运行的结果进行合并（Join）。
Fork/Join模型的设计初衷是为了充分利用多核CPU的计算能力。在传统的单线程模型中，CPU的多核特性并不能得到充分利用。而Fork/Join模型则通过将任务分解，使得每个子任务都可以在CPU的一个核心上并行运行，从而大大提高了程序的运行效率。
在JDK7中，Fork/Join模型的实现主要依赖于两个类：ForkJoinPool和ForkJoinTask。ForkJoinPool是一个专门用于执行ForkJoinTask任务的线程池，它使用工作窃取（work-stealing）算法来提高CPU的利用率。ForkJoinTask则是一个可以进行分解的任务，它有两个子类，RecursiveAction和RecursiveTask，分别代表没有返回结果和有返回结果的任务。
让我们通过一个例子来更好地理解Fork/Join模型。假设我们需要计算1到1亿的所有整数的和，如果使用传统的单线程模型，那么我们需要从1加到1亿，这将耗费大量的时间。但是，如果我们使用Fork/Join模型，那么我们可以将这个任务分解成两个子任务，一个子任务计算1到5千万的和，另一个子任务计算5千万零一到1亿的和，然后再将两个子任务的结果进行合并。这样，两个子任务就可以在两个CPU核心上并行运行，从而大大提高了计算速度。
总的来说，Fork/Join模型是一种非常有效的并发编程模型，它能够充分利用多核CPU的计算能力，提高程序的运行效率。然而，它也有一些局限性，比如，它更适合计算密集型的任务，而不适合I/O密集型的任务。此外，如果任务的分解和合并过程消耗的时间过长，那么Fork/Join模型的效率也会受到影响。因此，在使用Fork/Join模型时，我们需要根据具体的任务特性来进行合理的设计和优化。
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