关于java:java8中parallelStream提升数倍查询效率是怎样实现的来看看这篇文章

13次阅读

共计 3270 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。

作者：我恰芙蓉王

原文：https://www.cnblogs.com/-tang…

在很多我的项目中，都有相似数据汇总的业务场景，查问今日注册会员数，在线会员数，订单总金额，收入总金额等。。。这些业务通常都不是存在同一张表中，咱们须要顺次查问进去而后封装成所须要的对象返回给前端。那么在此过程中，就能够把这个接口中“大工作”拆分成 N 个小工作，异步执行这些小工作，等到最初一个小工作执行完，把所有工作的执行后果封装到返回后果中，对立返回到前端展现。

首先看看同步执行的代码

public class Test {


    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    @ToString
    class Result {
        /**
         * 在线人数
         */
        Integer onlineUser;

        /**
         * 注册人数
         */
        Integer registered;

        /**
         * 订单总额
         */
        BigDecimal orderAmount;

        /**
         * 收入总额
         */
        BigDecimal outlayAmount;
    }

    @org.junit.Test
    public void collect() {System.out.println("数据汇总开始");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Integer onlineUser = queryOnlineUser();
        Integer registered = queryRegistered();
        BigDecimal orderAmount = queryOrderAmount();
        BigDecimal outlayAmount = queryOutlayAmount();
        Result result = new Result(onlineUser, registered, orderAmount, outlayAmount);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("获取汇总数据完结，result =" + result);
        System.out.println("总耗时 =" + (endTime - startTime) + "毫秒");
    }

    public Integer queryOnlineUser() {
        try {Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查问在线人数 耗时 2 秒");
        return 10;
    }

    public Integer queryRegistered() {
        try {Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查问注册人数 耗时 2 秒");
        return 10086;
    }

    public BigDecimal queryOrderAmount() {
        try {Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查问订单总额 耗时 3 秒");
        return BigDecimal.valueOf(2000);
    }

    public BigDecimal queryOutlayAmount() {
        try {Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("查问收入总额 耗时 3 秒");
        return BigDecimal.valueOf(1000);
    }

}
 

 

执行时长想必大家都可能想得到，理所应当是 10 秒以上

数据汇总开始
查问在线人数 耗时 2 秒
查问注册人数 耗时 2 秒
查问订单总额 耗时 3 秒
查问收入总额 耗时 3 秒
获取汇总数据完结，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
总耗时 = 10008 毫秒

上面换成异步执行，用 java8 的 parallelStream(并行流)，这里为什么不必 Thread 呢，这里有一个留神点，咱们须要获取所有所有子工作执行完的工夫点，在这个工夫点之后能力将后果封装返回，Thread 没有方法满足，这里 parallelStream 和函数式接口就退场了。

java8 的个性之一 —— lambda 表达式，就是配合函数式接口应用的。

java8 内置了四大外围函数式接口:

1、Consumer<T> : 消费型接口 void accept(T t);

2、Supplier<T> : 供应型接口 T get();

3、Function<T,R> : 函数型接口 R apply(T t);

4、Predicate<T> : 断言型接口 boolean test(T t);

这四大外围函数式接口其下还有很多子接口，基本上能满足日常我的项目所用，这里扯远了。。间接上代码。

这里咱们须要应用的是 Runable 接口，是无参无返回值的一个接口。在理论场景中，可能有工夫范畴之类的查问参数的，则能够依据不同业务应用不同的接口。这种形式也能够用 Future 接口去实现，有趣味的能够试一试，这里就不多做叙述了。

@org.junit.Test
public void collect() {System.out.println("数据汇总开始");
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    Result result = new Result();
    List<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>() {
        {add(() -> result.setOnlineUser(queryOnlineUser()));
            add(() -> result.setRegistered(queryRegistered()));
            add(() -> result.setOrderAmount(queryOrderAmount()));
            add(() -> result.setOutlayAmount(queryOutlayAmount()));
        }
    };
    taskList.parallelStream().forEach(v -> v.run());
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("获取汇总数据完结，result =" + result);
    System.out.println("总耗时 =" + (endTime - startTime) + "毫秒");
}

执行后果, 因为四个子工作都是并行的，效率间接晋升了三倍，如果子工作越多的话晋升成果越显著。

 数据汇总开始
查问在线人数 耗时 2 秒
查问注册人数 耗时 2 秒
查问订单总额 耗时 3 秒
查问收入总额 耗时 3 秒
获取汇总数据完结，result = Test.Result(onlineUser=10, registered=10086, orderAmount=2000, outlayAmount=1000)
总耗时 = 3079 毫秒

1.parallelStream 是异步编程的好帮手，在应用过程中肯定要留神线程平安的问题。

2. 以上这种形式只能用在没有事务的业务中，因为在多线程中，事务是不共享的。