Какое максимальное количество файлов может обрабатываться параллельно в ForkJoinPool?

Прямого ограничения на количество одновременно обрабатываемых файлов нет. Параллелизм определяется уровнем параллелизма (parallelism level) пула и стратегией разделения задачи.

Ключевые факторы:

1. Уровень параллелизма: По умолчанию равен Runtime.getRuntime().availableProcessors(). Это количество рабочих потоков.

   ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4); // 4 рабочих потока

2. Рекурсивное разделение (Fork): Задача может рекурсивно делиться на множество подзадач (например, по одному на файл). Все они попадают в общую очередь пула.
3. Work-Stealing алгоритм: Простаивающие потоки могут "красть" задачи из очереди других потоков, что повышает утилизацию.

Пример обработки директории:

class FileProcessingTask extends RecursiveAction {
    private File file;
    FileProcessingTask(File file) { this.file = file; }
    @Override
    protected void compute() {
        if (file.isDirectory()) {
            // Fork подзадачи для каждого файла в директории
            List<FileProcessingTask> subtasks = new ArrayList<>();
            for (File f : file.listFiles()) {
                subtasks.add(new FileProcessingTask(f));
            }
            ForkJoinTask.invokeAll(subtasks); // Параллельное выполнение
        } else {
            processFile(file); // Обработка одного файла
        }
    }
    private void processFile(File f) { /* ... */ }
}
// Использование
ForkJoinPool.commonPool().invoke(new FileProcessingTask(rootDir));

Важное предупреждение: ForkJoinPool оптимизирован для вычислительно интенсивных (CPU-bound) задач с коротким временем жизни. Для I/O-операций (чтение/запись файлов) его использование неэффективно, так как потоки будут блокироваться. Для I/O лучше подойдет:

• Executors.newFixedThreadPool с размером, подобранным под возможности диска/сети.
• CompletableFuture с собственным пулом для асинхронных операций.