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。 myList.parallelStream.map(obj -> longRunningOperation())
复制代码 但是这样存在一个严重的问题：在 JVM 的后台，使用通用的 fork
前面介绍的stream流都是串行的流，就是在一个线程上执行。接下来介绍获取并行流的两种方式1. 直接获取并行流——parallelStreamparallelStream其实就是一个并行执行的流，它通过默认的ForkJoinPool，可以提高多线程任务的执行速度。例如：List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<Stri
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2024-10-12 11:56:41
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目录写在前面Fork/Join框架Fork/Join框架与传统线程池的区别传统的线程池Fork/Join框架Fork/Join框架的使用Java8中的并行流写在前面我们都知道，在开发中有时候要想提高程序的效率，可以使用多线程去并行处理。而Java8的速度变快了，这个速度变快的原因中，很重要的一点就是Java8提供了并行方法，它使得我们的程序很容易就能切换成多线程，从而更好的利用CPU资源。下面我们
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2024-05-21 06:55:25
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目录一、串行的Stream流二、并行流2.1 并行流的两种获取方式：2.2 用法2.3 执行效率比较三、并行流中的线程安全问题解决方案：1.加同步锁解决方案：2.使用线程安全的容器决方案：3.通过Stream中的toArray或collect操作四、Fork/Join框架4.1三个模块4.2 Fork/join原理-分治法4.3Fork/join原理-工作窃取算法4.3 Fork/join案例一、
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2023-09-11 19:47:03
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文章目录 前言一、parallelStream是什么二、parallelStream原理分析1.Fork/Join框架1.1 work-stealing（工作窃取算法）1.2 常用方法2. 实例演示2.1 提交有返回值的任务 2.2 提交无返回值的任务二、使用方法1. 为什么使用并行流2. Stream和parallelStream选择3. 正确使用并行流三、注意事项
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2023-09-01 09:47:10
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在java7之前,处理并行数据非常麻烦. 第一:你得明确的把包含的数据结构分成若干子部分. 第二:你要给每个子部分分配独立的线程. 第三:你需要在恰当的时候对他们进行同步,来避免不希望出现的竞争条件,等待所有线程完成,最后把这些结果合并起来.在前面的文章中,我们介绍了 Stream接口,让你可以很方便的处理它的元素,可以调用ParallelStream 方法把集合转换成并行流.并行流就是把一个内容
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2024-05-14 22:34:19
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目录一：串行的Stream流二：并行的Stream流获取并行Stream流的两种方式小结三：并行和串行Stream流的效率对比四：parallelStream线程安全问题五：parallelStream背后的技术Fork/Join框架介绍 Fork/Join原理-分治法Fork/Join原理-工作窃取算法Fork/Join案例小结一：串行的Stream流 &nb
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2023-09-01 10:34:51
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第 7 章并行数据处理与性能——流内部的工作原理；性能比较测试// 输出CPU的核心数
@Test
public void func_01() {
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());//打印CPU核心数量-6核
}并行流和串行流的互相转换：@Test
public void func_02() {//
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2023-08-02 09:23:48
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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。Stream APIJava 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
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2024-02-18 13:16:35
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【概念 并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每一个数据块的流。 在java7之前，并行处理数据很麻烦，第一，需要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，给每一个子部分分配一个独立的线程。第三， 适当的时候进行同步，避免出现数据竞争带来的问题，最后将每一个子部分的结果合并。在java7中引入了
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2023-07-18 20:29:41
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Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令。本文我们将深入底层一起探索下Java并发机制的底层实现原理。一、volatile的应用在多线程并发编程中synchronized和volatile都扮演着重要的角色，volatile是轻量级的synchroni
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2023-09-28 15:29:06
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parallelStream作用采用多线程可以加快处理集合操作，底层原理是使用线程池ForkJoinPool(深入原理期待你的分享)并行流一定会比Stream快吗？在处理数据量并不大的情况下，“parallelStream（）”的代码有时比使用“stream（）”的代码慢。 因为：parallelStream（）总是需要执行比按顺序执行更多的，在多个线程之间分割工作并合并或组合结果会带来很大的开销
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2023-06-15 17:59:28
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并行流、串行流前面提到过，JDK1.8提供了StreamAPI，而Stream又分为两种并行流顺序流并行流并行流其实就是把一个内容分成多个数据块，并使用不同的线程分别处理每个数据块的流Fork/Join框架并行流底层的实现就是Fork/Join框架这个框架的本质原理就是将任务不断拆分成小任务（拆到不能再拆），将每个小任务交给多线程去执行，最后进行归并，小任务完成的结果进行合并成大任务的结果多线程的
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2023-08-11 16:31:59
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Java8 中流的处理可以方便地在并行和串行之间切换, 并行流底层采用的是java7 特性fork/join 框架. 虽然并行流透明地使用了多线程, 但也并不是说是完美的, 并不能适合于所有场景. 并行流适用于单次运算时间较长的情景,而不适用于单次运算时间较短的场景. 此外并行流会占用更多的cpu 资源和内存.fork/join 拆分子任务是耗时的, 对于本身并不复杂的运算, 使用并行流效率反而并
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2023-08-19 21:43:20
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Stream的结构以下是我从jdk8中拷贝下来的代码public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>>
public interface BaseStream<T, S extends BaseStream<T, S>>
extends AutoClo
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2023-09-26 13:10:01
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目录一、并行流的简单使用1、我的`CPU`为8核，为啥只有七条线程？2、如何控制`parallize`的线程数？二、源码解析 一、并行流的简单使用public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//设置睡眠时间，方便visualVM监控到当前应用
Thread.sleep(2500
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2023-06-27 09:01:16
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前言在 Java7 之前，如果想要并行处理一个集合，我们需要以下几步：手动分成几部分 为每部分创建线程在适当的时候合并。并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。而 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看吧并行流认识和开启并行流什么是并行流： 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的
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2024-06-06 17:24:56
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除了顺序流外，Java 8中也可以对集合对象调用parallelStream方法或者对顺序流调用parallel方法来生成并行流。并行流就是一个把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。这样在使用流处理数据规模较大的集合对象时可以充分的利用多核CPU来提高处理效率。不过在一些情况下，并行流未必会比顺序流快，甚至会慢很多，所以了解如何高效的使用并行流也至关重要。此外，我们也可以调用
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2023-08-13 08:06:50
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Java并发机制的底层原理总结如下：1. volatile实现原理（1）由该关键字声明的字段，Java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的。volatile变量的修改翻译成汇编语言为带LOCK前缀的指令，该指令会发生两件事： ① 将当前处理器缓存行的数据写回系统内存； ② 该写回内存的操作会使其他CPU里缓存了该内存地址的数据无效。从而保证变量的可见性。（2）volatile具有两
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2024-06-25 17:55:13
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对于斐波那契数的计算，我们都知道最容易理解的就是递归的方法：public long recursiveFibonacci(int n) {
if (n < 2) {
return 1;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
}当然这个递归也可以转化为迭代：pub
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2024-06-28 11:26:53
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