Java 8并行流：必备技巧
Java 8 并行流（parallel stream）采用共享线程池，对性能造成了严重影响。可以包装流来调用自己的线程池解决性能问题。
问题
Java 8 的并行流可以让我们相对轻松地执行并行任务。
myList.parallelStream.map(obj -> longRunningOperation())
但是这样存在一个严重的问题：在 JVM 的后台，使用通用的 fork/join 池来完成上述功能，该池是所有并行流共享的。默认情况，fork/join 池会为每个处理器分配一个线程。假设你有一台16核的机器，这样你就只能创建16个线程。对 CPU 密集型的任务来说，这样是有意义的，因为你的机器确实只能执行16个线程。但是真实情况下，不是所有的任务都是 CPU 密集型的。例如：
myList.parallelStream .map(this::retrieveFromA) .map(this::processUsingB) .forEach(this::saveToC) myList.parallelStream .map(this::retrieveFromD) .map(this::processUsingE) .forEach(this::saveToD)
这两个流很大程度上是受限于IO操作，所以会等待其他系统。但这两个流使用相同的（小）线程池，因此会相互等待而被阻塞。这个非常不好，可以改进。我们以一个流为例：
final List<Integer> firstRange = buildIntRange(); firstRange.parallelStream().forEach((number) -> { try { // do something slow Thread.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { } }); 完整的代码可以在 gist 上查看。
在执行期间，我获取了一份线程dump的文件。这是相关的线程（在我的Macbook上）：
ForkJoinPool.commonPool-worker-1 ForkJoinPool.commonPool-worker-2 ForkJoinPool.commonPool-worker-3 ForkJoinPool.commonPool-worker-4
现在，我要并行的执行这两个并行流（对于那些不是以英语为母语的人士，我感到非常抱歉！）
Runnable firstTask = () -> { firstRange.parallelStream().forEach((number) -> { try { // do something slow Thread.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { } }); }; Runnable secondTask = () -> { secondRange.parallelStream().forEach((number) -> { try { // do something slow Thread.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { } }); }; // run threads 完整的代码可以在 gist 上查看。
这次我们再看一下线程dump文件：
ForkJoinPool.commonPool-worker-1 ForkJoinPool.commonPool-worker-2 ForkJoinPool.commonPool-worker-3 ForkJoinPool.commonPool-worker-4
正如你所见，结果是一样的。我们只使用了4个线程。
一种变通方案
正如我所提到的，JVM 后台使用 fork/join 池，在 ForkJoinTask 的文档中，我们可以看到：
如果合适，安排一个异步执行的任务到当前正在运行的池中。如果任务不在inForkJoinPool()中，也可以调用ForkJoinPool.commonPool()获取新的池来执行。
让我试一试……
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(3); forkJoinPool.submit(() -> { firstRange.parallelStream().forEach((number) -> { try { Thread.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { } }); }); ForkJoinPool forkJoinPool2 = new ForkJoinPool(3); forkJoinPool2.submit(() -> { secondRange.parallelStream().forEach((number) -> { try { Thread.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { } }); }); 完整的代码可以在 gist 上查看。
现在，我们再次查看线程池：
ForkJoinPool-1-worker-1 ForkJoinPool-1-worker-2 ForkJoinPool-1-worker-3 ForkJoinPool-1-worker-4 ForkJoinPool-2-worker-1 ForkJoinPool-2-worker-2 ForkJoinPool-2-worker-3 ForkJoinPool-1-worker-4
因为我们创建自己的线程池，所以可以避免共享线程池，如果有需要，甚至可以分配比处理机数量更多的线程。
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(<numThreads>);
原文链接： tobyhobson 翻译：ImportNew.com -paddx
译文链接：[]正文到此结束
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