通过线程池方式改造Stream.parallel()并行流("优化Stream.parallel()：使用线程池提升并行流性能")

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 12 #后端开发

优化Stream.parallel()：使用线程池提升并行流性能

一、引言

在Java中，Stream API 提供了一种高级的迭代器模式，允许数据处理变得更加简洁和直观。其中，Stream.parallel() 方法可以创建一个并行流，利用多核处理器并行处理数据，从而节约程序的性能。然而，并行流在默认情况下使用的是公共的ForkJoinPool，其默认的线程数是主机的CPU核心数减去1。在某些情况下，这种对策也许并不是最优的。本文将探讨怎样通过使用自定义线程池来优化Stream.parallel()，提升并行流的性能。

二、并行流的工作原理

并行流使用ForkJoinPool来利用多核处理器。ForkJoinPool采用分治法策略，将任务分解成更小的子任务，然后递归地执行这些子任务，并在最后将于是合并起来。这种对策在处理大量数据时，可以显著节约性能。

三、默认并行流的局限性

虽然Stream.parallel() 提供了便捷的并行处理对策，但在某些情况下，其性能也许并不理想：

默认的线程数也许不适用于所有场景。

任务执行时间也许受到公共线程池中其他任务的影响。

并行流的线程数无法基于任务的特点动态调整。

四、使用自定义线程池优化并行流

为了解决默认并行流的局限性，我们可以通过自定义线程池来优化Stream.parallel()。下面将详细介绍怎样实现这一优化。

4.1 创建自定义线程池

首先，我们需要创建一个自定义的线程池。可以使用Executors类中的方法来创建不同类型的线程池，例如：


ExecutorService customThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

这里创建了一个固定大小为10的线程池。线程池的大小可以基于实际需求进行调整。

4.2 使用自定义线程池执行并行流

接下来，我们需要使用自定义线程池来执行并行流。这可以通过设置ForkJoinPool的线程工厂来实现。以下是一个示例代码：


import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(10);
        try {
            customThreadPool.submit(() ->
                IntStream.range(0, 100).parallel().forEach(i -> {
                    // 执行任务
                })
            ).get();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            customThreadPool.shutdown();
        }
    }
}

在上面的代码中，我们创建了一个大小为10的ForkJoinPool，然后使用这个线程池来执行并行流。这样可以确保并行流使用的是我们自定义的线程池，而不是默认的ForkJoinPool。

4.3 性能对比测试

为了验证自定义线程池对并行流性能的提升，我们可以进行一些基准测试。以下是一个明了的测试示例：


public class ParallelStreamBenchmark {
    public static void main(String[] args) {
        // 测试默认并行流
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        IntStream.range(0, 1000000).parallel().forEach(i -> {
            // 执行任务
        });
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Default parallel stream took: " + (endTime - startTime) + "ms");
        // 测试自定义线程池并行流
        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(10);
        startTime = System.currentTimeMillis();
        customThreadPool.submit(() ->
            IntStream.range(0, 1000000).parallel().forEach(i -> {
                // 执行任务
            })
        ).get();
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Custom thread pool parallel stream took: " + (endTime - startTime) + "ms");
        customThreadPool.shutdown();
    }
}