ForkJoinPool

通常のスレッドプール（例：FixedThreadPool）

普通のスレッドプールは「キューにタスクを積み、ワーカーが順番に処理」します。

code:text

┌───────────────┐

タスク投入 → │ 共有キュー │ ←── ワーカー1

└───────────────┘

利点：実装が簡単で順序が安定。

欠点：一つのスレッドが長時間ブロックすると、他のタスクが詰まる。

ForkJoinPoolとは？

ForkJoinPool は、「タスクを細かく分割（Fork）し、完了後に結果を統合（Join）する」並列処理のための特別なスレッドプール

普通のプールとの違い

各スレッドが独自のタスクキューを持つ

各スレッドが自分専用の「デック（両端キュー）」を持ちます。

code:text

あるスレッドが暇になったら、他のスレッドのキューからタスクを「盗む」ように動きます。

負荷が自動的に分散される

スレッドがアイドルになりにくく、CPU使用率が高い

再帰的並列化に強い

「問題を分割（fork）して再帰的に処理→結果を統合（join）」する処理に最適化されています。

code:scala

if (arr.length <= 1) arr.sum

else {

val (left, right) = arr.splitAt(arr.length / 2)

val leftF = fork(sum(left))

val rightF = fork(sum(right))

join(leftF) + join(rightF)

}

code:text

+-----------------------------------+

| ForkJoinPool |

|-----------------------------------|

| Worker3 ─▶ deque: [] |

+-----------------------------------+

│

▼

Worker3 steals T2 from Worker1

各スレッドは自分のキューを「LIFO（後入れ先出し）」で処理し、

他人のキューは「FIFO（先入れ先出し）」で奪う。

→ これでキャッシュ局所性と公平性を両立します。

Cats Effect 3 の IORuntime は ForkJoinPoolベース のスケジューラを利用しています

理由

Fiber（軽量スレッド）を効率的にスケジュールできる

parTraverse, IO.race, IO.start などが高速に動く

ブロッキングI/Oは別プールに逃がせる (blocking pool)

つまり

Cats Effect の Fiber = ForkJoinPoolのタスク

Cats Effect の Scheduler = Work-Stealing実行エンジン