Java Fork连接池卡住了

我有一个数据迁移服务，它从一个数据库中分块读取数据，然后将其迁移到另一个数据库中

为了处理数据块，我尝试使用递归操作和fork-join池。这样做的原因是我想并行地执行这些“块”上的工作，然后获得另一个块，然后执行，然后获得另一个块，等等

现在发生的是我的过程停止了。我在日志中没有看到异常，也没有看到死锁线程。我的代码如下，我的问题是：

• 我是不是在我的员工身上遗漏了什么？我是否需要返回一些值或调用一些方法来释放资源
• 我在这里使用递归动作真的很愚蠢吗？我应该使用不同的东西来并行化大量的工作吗
• 我的线程转储中有一个工作线程似乎正在等待-这是正常的还是我的问题的某种指示

ForkJoinPool-1-worker-18 id=12191状态=等待 -等待（java.util.concurrent.ForkJoinPool） -锁定（java.util.concurrent.ForkJoinPool）在的sun.misc.Unsafe.park（本机方法） java.util.concurrent.locks.LockSupport.park（LockSupport.java:186）位于 java.util.concurrent.ForkJoinPool.tryAwaitWork（ForkJoinPool.java:864） 位于java.util.concurrent.ForkJoinPool.work（ForkJoinPool.java:647） java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run（ForkJoinWorkerThread.java:398）

代码：

@组件
公共类BulkMigrationService{
最终ForkJoinPool池=新的ForkJoinPool（）；
私有静态最终记录器log=LoggerFactory.getLogger（BulkMigrationService.class）；
私有源数据api；
专用最终迁移器迁移器；
私有元数据服务元数据服务；
@自动连线
public BulkMigrationService（SourceDataApi、Migrator Migrator、MetadataService MetadataService）{
this.api=api；
this.migrator=migrator；
this.metadataService=metadataService；
}
public void migrate（整数batchSize，最大长度）抛出MigrationException{
长电流计数=0l；
整数currentIndex=0；
同时（当前计数<最大值）{
List itemsToMigrate=api.findItemRange（currentIndex，currentIndex+batchSize）；
如果（assetsToMigrate.size（）>0）{
MigrateForkedWorker starter=新的MigrateForkedWorker（AssetToMigrate）；
pool.invoke（启动程序）；
}
currentCount+=AssetToMigrate.size（）；
currentIndex+=batchSize-1；
if（log.isDebugEnabled（））{
调试（“迁移的”+currentCount+“项”）；
}
}
}
公共类MigrateForkedWorker扩展了RecursiveAction{
私人int最大值=10；
私人名单所有项目；
公共迁移MarkedWorker（列出所有项）{
this.allItems=allItems；
}
@凌驾
受保护的void compute（）{
如果（allItems.size（）您的第一个问题是您正在使用invokeAll（）。它只是向池提交新请求并等待它们完成。请遵循JavaDoc中的示例：use fork（）
migrateForkedWorkerOne.fork（）；
migrateForkedWorkerWO.compute（）；
migrateForkedWorkerOne.join（）；
我想知道我是否看到了这样的情况：我可能只是不太了解这些东西，无法使用它。最近在互联网上阅读：一位开发人员遇到了一个问题，尽管“我知道，我将使用线程”。现在他有10个问题
@Component
public class BulkMigrationService {

final ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();

private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(BulkMigrationService.class);

private SourceDataApi api;
private final Migrator migrator;
private MetadataService metadataService;

@Autowired
public BulkMigrationService(SourceDataApi api, Migrator migrator, MetadataService metadataService) {
    this.api = api;
    this.migrator = migrator;
    this.metadataService = metadataService;
}

public void migrate(Integer batchSize, Long max) throws MigrationException {

    Long currentCount = 0l;
    Integer currentIndex = 0;

    while (currentCount < max) {
        List<String> itemsToMigrate = api.findItemRange(currentIndex, currentIndex + batchSize);

        if (assetsToMigrate.size() > 0) {
            MigrateForkedWorker starter = new MigrateForkedWorker(assetsToMigrate);
            pool.invoke(starter);
        }

        currentCount += assetsToMigrate.size();
        currentIndex += batchSize - 1;
        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("Migrated " + currentCount + " Items.");
        }
    }

}

public class MigrateForkedWorker extends RecursiveAction {

    private int max = 10;
    private List<String> allItems;

    public MigrateForkedWorker(List<String> allItems) {
        this.allItems = allItems;

    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (allItems.size() <= max) {
            for (String itemInfo : allItems) {

                try {
                    migrator.migrateAsset(itemInfo);

                }
                catch (MigrationException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        else {
            int targetSize = allItems.size() % 2 == 0 ? allItems.size() / 2 : (allItems.size() + 1) / 2;
            List<List<String>> splits = Lists.partition(allItems, targetSize);
            MigrateForkedWorker migrateForkedWorkerOne = new MigrateForkedWorker(splits.get(0));
            MigrateForkedWorker migrateForkedWorkerTwo = new MigrateForkedWorker(splits.get(1));

            invokeAll(migrateForkedWorkerOne, migrateForkedWorkerTwo);
        }
    }
}
 }