通过线程池方式改造Stream.parallel()并行流("优化并行流性能：使用线程池改造Stream.parallel()方法")

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 12 #后端开发

优化并行流性能：使用线程池改造Stream.parallel()方法

一、引言

在Java中，Stream API 提供了一种高效且易于使用的并行处理做法，即 Stream.parallel()。然而，默认情况下，Stream.parallel() 使用的是公共的 ForkJoinPool，这大概会致使在执行并行流操作时与其他并发任务竞争资源，从而影响性能。本文将介绍怎样使用自定义线程池来改造 Stream.parallel() 方法，以优化并行流的性能。

二、Stream.parallel() 的默认行为

在Java 8及更高版本中，Stream.parallel() 使用的是公共的 ForkJoinPool，其默认的线程数量为可用处理器的数量。这意味着，当执行并行流操作时，大概会与其他并发任务（如Web服务器请求处理）竞争资源，致使性能下降。

三、自定义线程池优化并行流性能

为了优化并行流的性能，我们可以通过自定义线程池来替换默认的 ForkJoinPool。以下是一个明了的示例，展示怎样使用自定义线程池改造 Stream.parallel() 方法。

四、示例代码


import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.LongStream;
public class ParallelStreamOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建自定义线程池
        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(10);
        // 使用自定义线程池执行并行流操作
        List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        List squaredNumbers = customThreadPool.submit(
                () -> numbers.parallelStream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList())
        ).get();
        System.out.println(squaredNumbers);
        // 关闭线程池
        customThreadPool.shutdown();
    }
}

五、性能对比

为了验证使用自定义线程池优化并行流性能的效果，我们可以对比以下两种情况：

使用默认的 ForkJoinPool 执行并行流操作。

使用自定义线程池执行并行流操作。

以下是一个明了的性能测试代码示例：


import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamPerformanceTest {
    private static final int STREAM_SIZE = 10_000_000;
    private static final int NUMBER_OF_TRIALS = 10;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 使用默认的 ForkJoinPool 执行并行流操作
        long defaultDuration = IntStream.range(0, NUMBER_OF_TRIALS).mapToLong(i -> {
            long startTime = System.nanoTime();
            IntStream.range(0, STREAM_SIZE).parallel().sum();
            return System.nanoTime() - startTime;
        }).average() / 1_000_000;
        // 使用自定义线程池执行并行流操作
        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(10);
        long customDuration = IntStream.range(0, NUMBER_OF_TRIALS).mapToLong(i -> {
            long startTime = System.nanoTime();
            customThreadPool.submit(() -> IntStream.range(0, STREAM_SIZE).parallel().sum()).get();
            return System.nanoTime() - startTime;
        }).average() / 1_000_000;
        // 关闭线程池
        customThreadPool.shutdown();
        System.out.println("Default duration: " + defaultDuration + " ms");
        System.out.println("Custom duration: " + customDuration + " ms");
    }
}