摘要:概述简介并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作,可以声明性地通过与在并行流与顺序流之间进行切换。
1. 概述 1.1 简介
并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流
Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作,Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
1.2 了解 Fork/Join 框架Fork/Join 框架就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆是),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总
1.3 Fork/Join 框架与传统线程池的区别采用“工作窃取”模式(work-stealing) : 当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现,Fork/Join 框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态。而在 Fork/Join 框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能。
2. Fork/Join 使用这里我们的需求是对 0 到一亿进行累加操作,下面是 Fork/Join 的处理方法
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask{ private long start; private long end; private static final long THRESHOLD = 10000L; //临界值 public ForkJoinCalculate(long start, long end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { long length = end - start; if (length <= THRESHOLD) { long sum = 0; for (long i = start; i <= end; i++) { sum += i; } return sum; } else { long middle = (start + end) / 2; ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle); left.fork(); //拆分,并将该子任务压入线程队列 ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end); right.fork(); return left.join() + right.join(); } } }
测试方法
@Test public void test1(){ long start = System.currentTimeMillis(); ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); ForkJoinTask3. Java 8 使用并行流task = new ForkJoinCalculate(0L, 100000000L); long sum = pool.invoke(task); System.out.println(sum); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); }
其实 Java 8 的并行流底层使用的就是 Fork/Join 框架,但是它帮我们简化了操作
@Test public void test3(){ long start = System.currentTimeMillis(); Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 100000000L) .parallel() .sum(); System.out.println(sum); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); }
本文首发于凌风博客:Java 8 新特性之并行流与串行流
作者:凌风
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