这就让我特别头大了，这到底是什么原因呢。经过多次测试，终于搞明白了。forkjoin这个框架针对的是大任务执行，效率才会明显的看出来有提升，于是我把总数调大到20亿。
另外还有个关键点，通过设置不同的临界点值，会有不同的结果。逐渐的加大临界点值，效率会进一步提升。比如，我分别把THRESHOLD设置为1万，10万和100万，执行时间会逐步缩短，并且会比for循环时间短。感兴趣的，可自己手动操作一下，感受这个微妙的变化。
因此，最终修改为从0加到20亿，临界值设置为100万，就出现了以下结果:
普通for循环结果:2000000001000000000,耗时:1273 forkjoin结果:2000000001000000000,耗时:917 stream流结果:2000000001000000000,耗时:676可以明显看出来，forkjoin确实是比for循环快的。当然，逐步的再加大总数到100亿或者更大，然后调整合适的临界值，这种对比会更加明显。（就是心疼电脑会冒烟，不敢这样测试）
最后，说下JDK8提供的Stream流计算，可以看到，这个计算速度是三种方式中最快的。奈你forkjoin再牛逼，通常还是比不过Stream的，从这个方法parallel的名字就看出来，也是并行计算。所以，这也是我感觉forkjoin好像没什么存在感的原因，Stream不香吗。（当然，也有可能是forkjoin还有更牛逼的功能待我去发掘。）