Java8 中的ParallelStreams

Java8 中的ParallelStreams

目录1、Stream API2、ParallelStreams执行原理3、ParallelStreams注意事项

前言：

并行编程势不可挡，java从1.7开始就提供了Fork/Join 支持并行处理。java1.8 进一步加强。

并行处理就是将任务拆分子任务，分发给多个处理器同时处理，之后合并。

1、Stream API

Java 8 引入了许多特性，Stream API是其中重要的一部分。区别 InputStream OutputStream，Stream API 是处理对象流而不是字节流。

执行原理如下，流分串行和并行两种执行方式

// 串行执行流

stream().filter(e -> e > 10).count();

// 并行执行流

.parallelStream().filter(e -> e > 10).count()

2、ParallelStreams执行原理

并行执行时，java将流划分为多个子流，分散在不同CPU并行处理，然后进行合并。

并行一定比串行更快吗？这不一定，取决于两方面条件：

处理器核心数量，并行处理核心数越多自然处理效率会更高。

处理的数据量越大，优势越强。这也很好理解，比如十个人干一个人就能完成的活儿会比它自己干更便宜？

3、ParallelStreams注意事项

使用并行流时，不要使用collectors.groupingBy,collectors.toMap，替代为

collectors.groupingByConcurrent , collectors.toConcurrentMap，或直接使用串行流。

原因，并行流执行时，通过操作Key来合并多个map的操作比较昂贵。详细大家可以查看官网介绍。

https://docs.oracle.com/javase/tutorial/collections/streams/parallelism.html#concurrent_reductihttp://on

Map> byGender =

roster

.stream()

.collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender));

ConcurrentMap> byGender =

roster

.parallelStream()

.collect(Collectors.groupingByConcurrent(Person::getGender));

ParallelStreams 默认使用 ForkJoiKeVaYrVnPool.commonPool()线程池。

注意：默认情况下，你写的 ParallelStreams 都是通过该线程池调度执行，整个应用程序都共享这个线程池。

看一个例子，我们查询一批新闻数据，可以利用并行化来处理远程新闻下载。

public List queryNews(Stream ids) {

return ids.parallel()

.map(this::getNews) // 网络操作，新闻下载

.collect(toList());

}

因为是网络操作，存在很多不确定性，假如某个任务运行时间较长，导致线程池资源占据，阻塞其它线程，这样就阻止了其他的并行流任务正常进行。

如果解决这个问题的其中一种方式，进行线程池隔离。那么如何自定义并行流的线程池呢？

ForkJoinPool 构造参数我们默认设置为CPU核心数。

ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);

long actualTotal = customThreadPool

.submit(() -> roster.parallelStream().reduce(0, Integer::sum)).get();

总结：

Java 1.8 提供的Stream API简化了代码，很好用。不过在使用过程中应该注意以上问题。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。