一、并行流概念:

  并行流就是把一个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。

  java8中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API可以声明性的通过parallel()与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。

二、Fork/Join 框架

  就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。

  

  Fork/Join框架与传统线程池的区别:

  采用 “工作窃取”模式(work-stealing):当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

  相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态,

  而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能。

  Fork/Join实现例子

  1、使用传统forkJoin实现 

//计算从start-end之和
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long>{ /**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 13475679780L; private long start;
private long end; private static final long THRESHOLD = 10000L; //临界值 public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
} @Override
protected Long compute() {
long length = end - start; if(length <= THRESHOLD){
long sum = 0; for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
} return sum;
}else{
long middle = (start + end) / 2; ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
left.fork(); //拆分,并将该子任务压入线程队列 ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle+1, end);
right.fork();
//汇总
return left.join() + right.join();
} } }
    public void test1(){
long start = System.currentTimeMillis(); ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0L, 10000000000L); long sum = pool.invoke(task);
System.out.println(sum); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); //112-1953-1988-2654-2647-20663-113808
}

  2、使用java8并行流实现

@Test
public void test3(){
long start = System.currentTimeMillis(); Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000000000L)
.parallel()
.sum(); System.out.println(sum); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); //2061-2053-2086-18926
}

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