Java8并行流中自定义线程池操作示例

本文实例讲述了java8并行流中自定义线程池操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

1.概览

java8引入了流的概念，流是作为一种对数据执行大量操作的有效方式。并行流可以被包含于支持并发的环境中。这些流可以提高执行性能-以牺牲多线程的开销为代价

在这篇短文中，我们将看一下 stream api的最大限制，同时看一下如何让并行流和线程池实例(threadpool instance)一起工作。

2.并行流parallel stream

我们先以一个简单的例子来开始-在任一个collection类型上调用parallelstream方法-它将返回一个可能的并行流。

@test
publicvoidgivenlist_whencallingparallelstream_shouldbeparallelstream(){
  list alist = newarraylist<>();
  stream parallelstream = alist.parallelstream();
  asserttrue(parallelstream.isparallel());
}

这样的流的默认处理流程是使用forkjoinpool.commonpool(),这是一个被整个应用程序所共享的线程池。

3.自定义线程池

在处理流的时候，我们可以传递自定义一个线程池。下面的例子中，我们有一个并行流，这个并行流使用了一个自定义的线程池去计算1到 1,000,000的和：

@testpublic void giverangeoflongs_whensummedinparallel_shouldbeequaltoexpectedtotal() throws interruptedexception, executionexception { long firstnum = 1; long lastnum = 1_000_000; list alist = longstream.rangeclosed(firstnum, lastnum).boxed()
   .collect(collectors.tolist());
  forkjoinpool customthreadpool = new forkjoinpool(4);
  long actualtotal = customthreadpool.submit(
   () -> alist.parallelstream().reduce(0l, long::sum)).get();
  assertequals((lastnum + firstnum) * lastnum / 2, actualtotal);
}

我们使用forkjoinpool的构造方法并设定并行级别为4去创建一个线程池。要想确定不同环境的最优值(optimal)，我们需要试验一下。一个好的做法就是，基于你cpu的核数来确定并行级别的数值。

4.总结

我们简要地看了一下，如何使用一个自定义的thread pool运行并行流。只要在正确的环境中配置了合适的平行级别，就能在确定的情况下获得较高的执行性能。

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希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。