Java 8并行流的性能陷阱

并行化流被分成多个块，每个块独立处理，结果在最后汇总。

CPU密集型代码如下：

private long countPrimes(int max) {
    return range(1, max).parallel().filter(this::isPrime).count();
}
private boolean isPrime(long n) {
    return n > 1 && rangeClosed(2, (long) sqrt(n)).noneMatch(divisor -> n % divisor == 0);
}

countPrimes 计算1到最大值之间的素数的数量。数字流由range方法创建，切换到并行模式，过滤掉非素数，剩余的计算总数。由于isPrime 方法极其无效且占用大量CPU，我们可以利用并行化并利用所有可用的CPU内核。

我们来看另一个例子：

private List<StockInfo> getStockInfo(Stream<String> symbols) {
     return symbols.parallel()
            .map(this::getStockInfo) //slow network operation
            .collect(toList());
}

输入是一个股票代码列表，我们必须调用慢速网络操作来获取有关股票的一些细节。在这里，我们不处理CPU密集型操作，但我们也可以利用并行化。并行执行多个网络请求是个好主意。同样，并行流的一个很好的任务，你同意吗？

如果您这样做，请再次查看上一个示例。有一个很大的错误。你看到了吗？问题是所有并行流都使用公共fork-join线程池。如果提交长时间运行的任务，则会有效地阻塞池中的所有线程。因此，您将阻塞使用并行流的所有其他任务。

想象一下servlet环境，当一个请求调用时getStockInfo() ，另一个请求调用  countPrimes()。即使每个都需要不同的资源，也会阻止另一个。更糟糕的是，你不能为并行流指定线程池; 整个类加载器必须使用相同的。

让我们在下面的例子中说明它：

private void run() throws InterruptedException {
 ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
 // Simulating multiple threads in the system
 // if one of them is executing a long-running task.
 // Some of the other threads/tasks are waiting
 // for it to finish
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 1000));
 //incorrect task
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 0));
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 0));
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 0));
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 0));
 es.execute(() -> countPrimes(MAX, 0));
 es.shutdown();
 es.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);
}
private void countPrimes(int max, int delay) {
  System.out.println( range(1, max).parallel() .filter(this::isPrime).peek(i -> sleep(delay)).count() );

}

在这里，我们模拟系统中的六个线程。所有这些都在执行CPU密集型任务，第一个被“暂停”，在它找到素数后就睡了一秒钟。这只是一个人为的例子; 你可以想象一个被卡住或执行阻塞操作的线程。

问题是：执行此代码时会发生什么？我们有六个任务; 其中一个将需要一整天才能完成，其余的应该更快完成。毫不奇怪，每次执行代码时，都会得到不同的结果。你想在生产系统中有这样的行为吗？一个杜塞的任务取消了应用程序的其余部分？我猜不会。

关于如何确保永远不会发生这样的事情，只有两种选择。第一个是确保提交到公共fork-join池的所有任务都不会卡，必须在合理的时间内完成。但这说起来容易做起来难，尤其是在复杂的应用程序中。

另一种选择是不使用并行流，并等到Oracle允许我们指定用于并行流的线程池。