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Java 8并行流:必备技巧

发布时间:2015-10-15 11:00:05
本文由 ImportNew - paddx 翻译自 tobyhobson。欢迎加入翻译小组。转载请见文末要求。Java 8 并行流(parallel stream)采用共享线程池,对性能造成了严重影响。可以包装流来调用自己的线程池解决性能问题。问题Java 8 ...

本文由 ImportNew - paddx 翻译自 tobyhobson。欢迎加入翻译小组。转载请见文末要求。

Java 8 并行流(parallel stream)采用共享线程池,对性能造成了严重影响。可以包装流来调用自己的线程池解决性能问题。

问题

Java 8 的并行流可以让我们相对轻松地执行并行任务。

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但是这样存在一个严重的问题:在 JVM 的后台,使用通用的 fork/join 池来完成上述功能,该池是所有并行流共享的。默认情况,fork/join 池会为每个处理器分配一个线程。假设你有一台16核的机器,这样你就只能创建16个线程。对 CPU 密集型的任务来说,这样是有意义的,因为你的机器确实只能执行16个线程。但是真实情况下,不是所有的任务都是 CPU 密集型的。例如:

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这两个流很大程度上是受限于IO操作,所以会等待其他系统。但这两个流使用相同的(小)线程池,因此会相互等待而被阻塞。这个非常不好,可以改进。我们以一个流为例:

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完整的代码可以在gist上查看。

在执行期间,我获取了一份线程dump的文件。这是相关的线程(在我的Macbook上):

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现在,我要并行的执行这两个并行流(对于那些不是以英语为母语的人士,我感到非常抱歉!)

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完整的代码可以在gist上查看。

这次我们再看一下线程dump文件:

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正如你所见,结果是一样的。我们只使用了4个线程。

一种变通方案

正如我所提到的,JVM 后台使用 fork/join 池,在 ForkJoinTask 的文档中,我们可以看到:

如果合适,安排一个异步执行的任务到当前正在运行的池中。如果任务不在inForkJoinPool()中,也可以调用ForkJoinPool.commonPool()获取新的池来执行。

让我试一试……

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完整的代码可以在gist上查看。

现在,我们再次查看线程池:

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因为我们创建自己的线程池,所以可以避免共享线程池,如果有需要,甚至可以分配比处理机数量更多的线程。

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原标题:Java 8并行流:必备技巧

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