Stream.parallel并行流改造，线程池搞起，拒绝性能低效
2023-09-18 06:51:43
优化 Stream.parallel() 并行流：利用线程池提升性能
Stream.parallel() 的局限性
Java 中的 Stream.parallel() 是一个强大的工具，可用于在多核处理器上并行执行流操作。但是，其默认实现使用 ForkJoinPool，这在某些情况下可能效率低下。特别是在任务数量较少时，ForkJoinPool 的线程开销可能会降低性能。
改造 Stream.parallel()
为了克服 ForkJoinPool 的局限性，我们可以改造 Stream.parallel() 以使用自定义线程池。这使我们可以根据特定需求调整线程池的大小和类型，从而提高性能并获得更大的灵活性。
改造步骤
- 创建线程池： 使用 Executors.newFixedThreadPool() 创建固定大小的线程池，或使用 Executors.newCachedThreadPool() 创建可伸缩线程池。
- 替换 Stream.parallel()： 将 Stream.parallel() 替换为 stream().parallel(pool)，其中 pool 是创建的线程池。
- 关闭线程池： 当不再需要线程池时，关闭它以释放资源。
示例
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.IntStream;
public class 改造StreamParallel {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(4);
IntStream.rangeClosed(1, 100)
.parallel(pool)
.forEach(System.out::println);
pool.shutdown();
}
}
改造的优势
- 提高性能： 通过使用自定义线程池，我们可以根据任务数量和特征优化线程开销，从而提高性能。
- 灵活性增强： 我们可以根据需要调整线程池的大小和类型，以满足特定应用程序的需求。
- 易于管理： 线程池提供了管理并行流线程的便捷方式，简化了代码。
结论
改造 Stream.parallel() 以使用自定义线程池是一种强大的技术，可用于提高并行流的性能、灵活性并简化代码。通过遵循上述步骤，您可以释放 Stream.parallel() 的全部潜力，并充分利用多核处理器的优势。
常见问题解答
1. 什么时候应该改造 Stream.parallel()？
当任务数量较少或任务特征不适合 ForkJoinPool 时，应考虑改造 Stream.parallel()。
2. 应该使用哪种类型的线程池？
这取决于应用程序的需求。固定大小的线程池可提供一致的性能，而可伸缩线程池可根据任务负载自动调整线程数。
3. 如何关闭线程池？
使用 pool.shutdown() 关闭线程池。这将阻止提交新任务并等待当前任务完成。
4. 线程池开销是什么？
线程池开销是指创建和管理线程的成本。这可能因线程池的类型和实现而异。
5. 改造 Stream.parallel() 是否总是能提高性能？
虽然改造 Stream.parallel() 通常能提高性能，但它可能并不总是如此。在某些情况下，线程池开销可能会抵消性能提升。
