关于java:如何高效的使用并行流

在 Java7 之前想要并行处理大量数据是很艰难的，首先把数据拆分成很多个局部，而后把这这些子局部放入到每个线程中去执行计算逻辑，最初在把每个线程返回的计算结果进行合并操作；在 Java7 中提供了一个解决大数据的 fork/join 框架，屏蔽掉了线程之间交互的解决，更加专一于数据的解决。

Fork/Join 框架

Fork/Join 框架采纳的是思维就是分而治之，把大的工作拆分成小的工作，而后放入到独立的线程中去计算，同时为了最大限度的利用多核 CPU，采纳了一个种 工作窃取 的算法来运行工作，也就是说当某个线程解决完本人工作队列中的工作后，尝试当其余线程的工作队列中窃取一个工作来执行，直到所有工作处理完毕。所以为了缩小线程之间的竞争，通常会应用双端队列，被窃取工作线程永远从双端队列的头部拿工作执行，而窃取工作的线程永远从双端队列的尾部拿工作执行；在百度找了一张图

• 应用RecursiveTask

应用 Fork/Join 框架首先须要创立本人的工作，须要继承RecursiveTask，实现形象办法

protected abstract V compute();

实现类须要在该办法中实现工作的拆分，计算，合并；伪代码能够示意成这样：

if(工作曾经不可拆分){return 程序计算结果;} else {
    1. 工作拆分成两个子工作
    2. 递归调用本办法，拆分子工作
    3. 期待子工作执行实现
    4. 合并子工作的后果
}

• Fork/Join 实战

工作：实现对一亿个自然数求和

咱们先应用串行的形式实现，代码如下：

long result = LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
                .reduce(0, Long::sum);
System.out.println("result：" + result);

应用 Fork/Join 框架实现，代码如下：

public class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long> {private long[] numbers;
    private int start;
    private int end;

    public SumRecursiveTask(long[] numbers) {
        this.numbers = numbers;
        this.start = 0;
        this.end = numbers.length;
    }

    public SumRecursiveTask(long[] numbers, int start, int end) {
        this.numbers = numbers;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        int length = end - start;
        if (length < 20000) {  // 小于 20000 个就不在进行拆分
            return sum();}
        SumRecursiveTask leftTask = new SumRecursiveTask(numbers, start, start + length / 2); // 进行工作拆分
        SumRecursiveTask rightTask = new SumRecursiveTask(numbers, start + (length / 2), end); // 进行工作拆分
        leftTask.fork(); // 把该子工作交友 ForkJoinPoll 线程池去执行
        rightTask.fork(); // 把该子工作交友 ForkJoinPoll 线程池去执行
        return leftTask.join() + rightTask.join(); // 把子工作的后果相加
    }


    private long sum() {
        int sum = 0;
        for (int i = start; i < end; i++) {sum += numbers[i];
        }
        return sum;
    }


    public static void main(String[] args) {long[] numbers = LongStream.rangeClosed(1, 100000000).toArray();

        Long result = new ForkJoinPool().invoke(new SumRecursiveTask(numbers));
        System.out.println("result：" +result);
    }
}

Fork/Join 默认的线程数量就是你的处理器数量，这个值是由 Runtime.getRuntime().available- Processors() 失去的。然而你能够通过零碎属性 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common. parallelism 来扭转线程池大小，如下所示：System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism","12"); 这是一个全局设置，因而它将影响代码中所有的并行流。目前还无奈专为某个 并行流指定这个值。因为会影响到所有的并行流，所以在工作中经验防止网络 /IO 操作，否则可能会拖慢其余并行流的运行速度

parallelStream

以上咱们说到的都是在 Java7 中应用并行流的操作，Java8 并没有止步于此，为咱们提供更加便当的形式，那就是 parallelStream；parallelStream 底层还是通过 Fork/Join 框架来实现的。

• 常见的应用形式

1. 串行流转化成并行流

LongStream.rangeClosed(1,1000)
                .parallel()
                .forEach(System.out::println);

2. 间接生成并行流

 List<Integer> values = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {values.add(i);
        }
        values.parallelStream()
                .forEach(System.out::println);

• 正确的应用 parallelStream

咱们应用 parallelStream 来实现下面的累加例子看看成果，代码如下：

public static void main(String[] args) {Summer summer = new Summer();
    LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
            .parallel()
            .forEach(summer::add);
    System.out.println("result：" + summer.sum);

}

static class Summer {
    public long sum = 0;

    public void add(long value) {sum += value;}
}

运行后果如下：

运行之后，咱们发现运行的后果不正确，并且每次运行的后果都不一样，这是为什么呢？
这里其实就是错用 parallelStream 常见的状况，parallelStream是非线程平安的，在这个外面中应用多个线程去批改了共享变量 sum, 执行了 sum += value 操作，这个操作自身是非原子性的，所以在应用并行流时应该防止去批改共享变量。

批改下面的例子，正确应用 parallelStream 来实现，代码如下：

long result = LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
        .parallel()
        .reduce(0, Long::sum);
System.out.println("result：" + result);

在后面咱们曾经说过了 fork/join 的操作流程是：拆子局部，计算，合并后果；因为 parallelStream 底层应用的也是 fork/join 框架，所以这些步骤也是须要做的，然而从下面的代码，咱们看到 Long::sum 做了计算，reduce做了合并后果，咱们并没有去做工作的拆分，所以这个过程必定是 parallelStream 曾经帮咱们实现了，这个时候就必须的说说Spliterator

Spliterator是 Java8 退出的新接口，是为了并行执行工作而设计的。

public interface Spliterator<T> {boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);

    Spliterator<T> trySplit();

    long estimateSize();

    int characteristics();}

tryAdvance: 遍历所有的元素，如果还有能够遍历的就返回 ture，否则返回 false

trySplit: 对所有的元素进行拆分成小的子局部，如果曾经不能拆分就返回 null

estimateSize: 以后拆分外面还残余多少个元素

characteristics: 返回以后 Spliterator 个性集的编码

总结

1. 要证实并行处理比程序解决效率高，只能通过测试，不能靠猜想（本文累加的例子在多台电脑上运行了屡次，也并不能证实采纳并行来解决累加就肯定比串行的快多少，所以只能通过多测试，环境不同可能后果就会不同）
2. 数据量较少，并且计算逻辑简略，通常不倡议应用并行流
3. 须要思考流的操作工夫耗费
4. 在有些状况下须要本人去实现拆分的逻辑，并行流能力高效

感激大家能够急躁地读到这里。
当然，文中或者会存在或多或少的有余、谬误之处，有倡议或者意见也十分欢送大家在评论交换。
最初，心愿敌人们能够点赞评论关注三连，因为这些就是我分享的全副能源起源????