多线程优化与stream使用

本文探讨了多线程优化策略,强调了合理设置线程数以平衡资源利用与过度竞争的重要性,同时介绍了在不同场景下如何选择使用单线程或多线程。此外,还分析了Stream在大数据处理中的优势,尤其是在多核CPU环境下。

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多线程优化

在并发程序中,并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。线程数量设置太小,会导致程序不能充分地利用系统资源;线程数量设置太大,又可能带来资源的过度竞争,导致上下文切换造成额外的系统性能开销。因此合理地设置线程数量,尽可能降低线程切换以发挥线程的最大优势,是优化多线程的一个重要思路。

     总之,一般在单个逻辑比较简单,而且执行速度相对来非常快的情况下,那么可以使用单线程;而在逻辑相对来说很复杂的场景,等待时间相对较长又或者需要大量计算的场景,那么则建议使用多线程来提高多线程的整体性能

stream使用

在循环迭代次数较少的情况下,常规的迭代方式性能反而更好;在单核 CPU 服务器配置环境中,也是常规迭代方式更有优势;而在大数据循环迭代中,如果服务器是多核 CPU 的情况下,Stream 的并行迭代优势明显。所以我们在平时处理大数据的集合时,应该尽量考虑将应用部署在多核 CPU 环境下,并且使用 Stream 的并行迭代方式进行处理。

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