Java并行流中的阻塞问题及解决方案-优快云博客

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方法一:

List<String> tableNames = Arrays.asList("Table1", "Table2", "Table3", "Table4", "Table5", "Table6", "Table7", "Table8", "Table9", "Table10");

List<CompletableFuture<List<String>>> queryFutures = tableNames.stream()
.map(tableName -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> performQuery(tableName)))
.collect(Collectors.toList());

// 等待所有查询完成
CompletableFuture<Void> allOf = CompletableFuture.allOf(queryFutures.toArray(new CompletableFuture[0]));

// 收集结果
List<String> mergedData = allOf.thenApply(v ->
queryFutures.stream()
.map(CompletableFuture::join)
.flatMap(List::stream)
.collect(Collectors.toList())
).join();

在上述代码中，使用了Java的并行流（parallelStream）来并行查询多个表。如果某个表的查询速度较慢，那么它会成为并行流中的一个阻塞点，也就是说其他表的查询会在等待这个较慢的查询完成之前停滞。

这是因为并行流的执行是并行的，但在收集（collect）操作时需要等待所有的并行操作完成才能继续执行。如果其中一个查询操作很慢，其他的查询操作将被阻塞，直到最慢的一个完成。

如果您想要避免这种情况，可以考虑使用异步查询，即使用CompletableFuture或类似的机制来执行每个查询操作。这样，您可以并行地启动查询任务，然后在所有查询完成后再收集结果，而不会等待最慢的查询。

方法二:

List<String> tableNames = Arrays.asList("Table1", "Table2", "Table3", "Table4", "Table5", "Table6", "Table7", "Table8", "Table9", "Table10");

List<String> mergedData = tableNames.parallelStream()
.map(tableName -> performQuery(tableName))
.collect(Collectors.toList());

// performQuery方法执行实际的查询操作

使用Stream API：Java的Stream API提供了丰富的操作符，可以让您并行处理数据集合。您可以使用parallelStream方法将数据集合转换为并行流，然后使用map操作来执行查询，最后使用collect操作来合并结果。这种方法允许您在不使用显式循环的情况下进行并行查询。

在并行流的情况下，每个查询操作都是在不同的线程中执行，理论上它们是分开的，但在某些情况下，会发生阻塞的情况。这是因为并行流的操作通常会使用一个线程池来执行任务，线程池中的线程数量是有限的。当一个查询操作的线程被一个慢查询占用时，其他的查询操作必须等待线程池中的线程空闲。

让我更详细地解释一下：

当您使用并行流来执行查询操作时，Java会自动管理一个线程池来执行这些操作。这个线程池有一个固定数量的线程。
每个查询操作被映射到不同的线程执行，这些线程会从线程池中获取。如果某个查询操作的执行时间较长，该线程将被占用。
其他查询操作也会尝试从线程池获取线程来执行，但由于线程池中的线程有限，如果所有线程都被占用，那么其他查询操作将被阻塞，直到有线程可用。

因此，即使使用并行流，如果某个查询操作的执行时间远远超过其他查询操作，那么它可能会导致其他查询操作的等待。这就是为什么在处理慢查询时，其他查询可能会被阻塞的原因。

要解决这个问题，您可以考虑以下方式：

调整线程池大小：您可以尝试调整线程池的大小，以便有更多的线程可用于执行查询操作。这可以通过ForkJoinPool的构造函数参数来实现。
使用异步查询：如之前提到的，使用CompletableFuture来执行异步查询操作，这样可以更灵活地控制每个查询的执行方式，而不会受到其他查询的影响。
优化查询操作：尝试优化慢查询操作，以减少其执行时间。