Java大型数据集合实现并行加速处理几种方法

最新推荐文章于 2024-09-16 16:02:04 发布

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最新推荐文章于 2024-09-16 16:02:04 发布 · 712 阅读

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#java #linq #蓝桥杯

文章探讨了两种并行处理Java大型数据集合的方法：基于子列表分区和浅层分割。子列表分区策略将源集合分割成子列表，线程独立处理后同步添加到输出列表。浅层分割策略则不复制源集合，线程直接在源集合上读取并转换对象，存储在新集合中。测试表明，这两种策略在多线程环境下能有效提升处理速度，最高加速比可达4.4X。

在这篇文章中，一个非常简单的转换操作将被应用于一个大型的Java数据集合。

转换操作

对于转换操作，我们定义了一个函数接口。它只是接收一个R类型的元素，应用一个转换操作，并返回一个S类型的转换对象。

@FunctionalInterface
<b>public</b> <b>interface</b> ElementConverter<R, S> {
    S apply(R param);
}

我们创建了ElementConverter接口的两个实现，其中一个将一个字符串转换为一个大写的字符串。

<b>public</b> <b>class</b> UpperCaseConverter implements ElementConverter<String, String> {
    @Override
    <b>public</b> String apply(String param) {
        <b>return</b> param.toUpperCase();
    }
}

<b>public</b> <b>class</b> CollectionUpperCaseConverter implements ElementConverter<List<String>, List<String>> {
    @Override
    <b>public</b> List<String> apply(List<String> param) {
        <b>return</b> param.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
    }
}

还实现了一个异步执行器（AsynchronousExecutor）类，除了一些其他辅助性的方法外，还为并行处理策略提供了一个专门的方法。

<b>public</b> <b>class</b> AsynchronousExecutor<T, E> {

    <b>private</b> <b>static</b> <b>final</b> Integer MINUTES_WAITING_THREADS = 1;
    <b>private</b> Integer numThreads;
    <b>private</b> ExecutorService executor;
    <b>private</b> List<E> outputList;
    
    <b>public</b> AsynchronousExecutor(<b>int</b> threads) {
        <b>this</b>.numThreads = threads;
        <b>this</b>.executor = Executors.newFixedThreadPool(<b&