parallelStream默认使用了fork-join框架,其默认线程数是CPU核心数. 通过测试实践,发现有两种方法来修改默认的多线程数量: 1.全局设置 在运行代码之前,加入如下代码: System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "20"); 2.代码块内部设置 ForkJoinPool forkJoinPool1 = new ForkJoinPool(2

1. 单例模式(在内存之中永远只有一个对象) 1.1 多线程安全单例模式——不使用同步锁 public class Singleton { private static Singleton sin=new Singleton(); ///直接初始化一个实例对象 private Singleton(){ ///private类型的构造函数,保证其他类对象不能直接new一个该对象的实例 } public static Singleton getSin(){ ///该类唯一的一个public方法 re

目录 1. Streams简介 1.1 创建Stream 1.2 Streams多线程 1.3 Stream的基本操作 Matching Filtering Mapping FlatMap Reduction Collecting 2. functional interface的分类和使用 2.1 Functional Interface 2.2 Function:一个参数一个返回值 2.3 BiFunction:接收两个参数,一个返回值 2.4 Supplier:无参的Function 2.5

一.简介 平常在页面中我们会使用异步调用$.ajax()函数,如果是多个的话他会并行执行相互不影响,实际上Completable我理解也是和它类似,是java 8里面新出的异步实现类,CompletableFuture类实现了Future接口,CompletableFuture与Stream的设计都遵循了类似的设计模式:使用Lambda表达式以及流水线的思想,从这个角度可以说CompletableFuture与Future的关系类似于Stream与Collection的关系. 二.代码 直接上代

背景 Java8的stream接口极大地减少了for循环写法的复杂性,stream提供了map/reduce/collect等一系列聚合接口,还支持并发操作:parallelStream. 在爬虫开发过程中,经常会遇到遍历一个很大的集合做重复的操作,这时候如果使用串行执行会相当耗时,因此一般会采用多线程来提速.Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并发执行能力.但是如果使用不当,很容易陷入误区. Java8的paralleStream是线程安全的吗 一个简单的例子,

一.多线程介绍 在编程中,我们不可逃避的会遇到多线程的编程问题,因为在大多数的业务系统中需要并发处理,如果是在并发的场景中,多线程就非常重要了.另外,我们在面试的时候,面试官通常也会问到我们关于多线程的问题,如:如何创建一个线程?我们通常会这么回答,主要有两种方法,第一种:继承Thread类,重写run方法:第二种:实现Runnable接口,重写run方法.那么面试官一定会问这两种方法各自的优缺点在哪,不管怎么样,我们会得出一个结论,那就是使用方式二,因为面向对象提倡少继承,尽量多用组合. 这个

ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行:当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可. Java7 提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果. ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,因此是一种特殊的线程池. 使用方法:创建了ForkJoinPool实例之后,就可以调

援引:http://blog.csdn.net/u011001723/article/details/52794455 感谢作者的分享!感谢作者为JDK8的学习所做的努力. about Stream 什么是流? Stream是java8中新增加的一个特性,被java猿统称为流. Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator.原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作:高级版本的 Strea

一.概述 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 它同ThreadPoolExecutor一样,也实现了Executor和ExecutorService接口.它使用了一个无限队列来保存需要执行的任务,而线程的数量则是通过构造函数传入,如果没有向构造函数中传入希望的线程数量,那么当前计算机可用的CPU数量会被设置为线程数量作为默认值. Fork/Join的运行流程如下图所示: 1.1.

业务场景 在很多项目中,都有类似数据汇总的业务场景,查询今日注册会员数,在线会员数,订单总金额,支出总金额等...这些业务通常都不是存在同一张表中,我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端.那么在此过程中,就可以把这个接口中“大任务”拆分成N个小任务,异步执行这些小任务,等到最后一个小任务执行完,把所有任务的执行结果封装到返回结果中,统一返回到前端展示. 同步执行 首先看看同步执行的代码 public class Test { @Data @NoArgsConstructor @Al

作者:我恰芙蓉王 原文:https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html 业务场景 在很多项目中,都有类似数据汇总的业务场景,查询今日注册会员数,在线会员数,订单总金额,支出总金额等...这些业务通常都不是存在同一张表中,我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端.那么在此过程中,就可以把这个接口中"大任务"拆分成N个小任务,异步执行这些小任务,等到最后一个小任务执行完,把所有任务的执行结果封装到返回结果中,统一返回到前端展示. 同步

示例分析 /** * 避坑 | Java8使用并行流(ParallelStream)注意事项 * * @author WH.L * @date 2020/12/26 17:14 */ public class TestParallelStream { public static void main(String[] args) { printFun(); } public static void printFun() { List<Integer> integersList = new Arr

场景:一次迭代在灰度环境发版时,测试反馈说我开发的那个功能,查询接口有部分字段数据是空的,后续排查日志,发现日志如下: feign.RetryableException: cannot retry due to redirection, in streaming mode executing POST 下面是业务.环境和分析过程下面是业务.环境和分析过程: 接口的业务场景 :我这个接口类似是那种报表统计的接口,它会请求多个微服务,把请求到的数据,统一返回给前端,相当于设计模式中的门面模式了. 后

ParallelStream 处理数据 Stream 接口提供了parallelStream方法来将集合转换为并行流.即将一个集合分为多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流. 并且使用parallelStream 时无需担心内部变量控制,线程数量等问题. 如使用并行流计算1至100000累加之和: 最后一次parallel或sequential调用会影响整个流水线,即如下例子中会并行执行. parallelStream使用得默认核心数为Runtime.getRuntime().avai

Java8并行流ParallelStream和Stream的区别就是支持并行执行,提高程序运行效率.但是如果使用不当可能会发生线程安全的问题.Demo如下: public static void concurrentFun() { List<Integer> listOfIntegers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i <100; i++) { listOfIntegers.add(i); } List<Integer>

1.创建线程 Java中创建线程主要有三种方式: 继承Thread类创建线程类: 定义Thread类的子类,并重写该类的run方法,该run方法的方法体就代表了线程要完成的任务.因此也把run方法称为执行体. 创建Thread子类实例,即创建了线程对象. 调用线程对象的start方法开启该线程. //program--Thread public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated

for循环 for循环的性能随着数据量的增加性能也越来越差. 普通的循环不涉及较大的数据量,使用for循环更好. stream(串行流) stream在数据量小的情况下性能差,在数据量中.大的时候性能略高于for循环,但当数据量特别大的时候,性能也变得越来越差. parallelStream(并行流) parallelStream适用的场景是CPU密集型的,加入电脑本身CPU负载很大,parallelStream并不能起到并行流的作用. parallelStream不适用于I/O密集型的操作.

Arrays.asList(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9).parallelStream().forEach() parallelStream是并行执行流的每个元素,也就是多线程执行,这样就会导致非主线程获取不到HttpServletRequest等上下文中的对象.解决方案:使用stream,不进行并行操作:如果特别执着并行,那么把需要的信息声明为final,从外部的作用域进行引用就可以了.未进行深入的理解,谨做记录

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

前面的文章:多线程爬坑之路-学习多线程需要来了解哪些东西?(concurrent并发包的数据结构和线程池,Locks锁,Atomic原子类) 多线程爬坑之路-Thread和Runable源码解析 前面大致的了解了Thread的一些方法和属性下面对一些方法进行运用看看具体效果<下面可能还是会贴很多的源代码,其实我是拒绝的,我只想贴每个方法的代码,但是有时候看到一个方法里面有调用了方法,但是笔者有没有给出来,很蛋疼,有种爽到一半的感觉,所以我还是会把它贴出来,希望一次就能挖到底,不论有没有全懂,但至