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。
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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,进形拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运行的结果进行join汇总。
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。
import java.time.Duration; import java.time.Instant; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.ForkJoinTask; import java.util.concurrent.RecursiveTask; import java.util.stream.LongStream; public class TestForkJoin { public static void main(String[] xx){ } private static void test1(){ Instant start=Instant.now(); ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool(); ForkJoinTasktask = new ForkJoinCalculate(0L, 10000000000L); long sum = pool.invoke(task); System.out.println(sum); Instant end=Instant.now(); System.out.println("消耗时间"+Duration.between(start, end).toMillis()+"ms");//消耗时间3409ms } private static void test2(){ Instant start=Instant.now(); Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000L) .parallel() .reduce(0,Long::sum); System.out.println(sum); Instant end=Instant.now(); System.out.println("消耗时间" + Duration.between(start, end).toMillis()+"ms");//消耗时间2418ms } } class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask { private static final long serialVersionUID = 1234567890L;//序列号 private long start; private long end; private static final long THRESHOLD=2500000000L;//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(); ForkJoinCalculate right=new ForkJoinCalculate(middle+1, end); right.fork(); return left.join() + right.join(); } } }