JAVA并行流的性能“陷阱”

最新推荐文章于 2025-06-21 09:57:55 发布

Agent_Tao

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分类专栏：函数式 JAVA 文章标签：函数式并行编程

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从Java 8开始，利用并行流实现多线程变得简单。然而，默认使用与CPU核心数相同的线程数可能会导致性能问题，尤其是在混合计算和I/O操作中。本文探讨了这一陷阱，并提供了一个使用自定义ForkJoinPool的例子。

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从java8开始，并行编程变得很容易，通过并行流（parallelStream），可以很轻松的实现多线程并行处理。但是，这里面有个性能“陷阱”，如果不注意，使用并行流的效果反而更差，这个陷阱是什么呢？

这个陷阱就是，并行流默认都是用同一个默认的ForkJoinPool，这个ForkJoinPool的线程数和CPU的核心数相同。如果是计算密集型的操作，直接使用是没有问题的，因为这个ForkJoinPool会将所有的CPU打满，系统资源是没有浪费的，但是，如果其中还有IO操作或等待操作，这个默认的ForkJoinPool只能消耗一部分CPU，而另外的并行流因为获取不到该ForkJoinPool的使用权，性能将大大降低。可见，默认的ForkJoinPool**必须只能**处理计算密集型的任务。

那么，对应非计算密集型的任务，改怎么处理呢？这就需要我们使用自己创建的ForkJoinPool来执行任务，下面给出实例代码：

    ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(8); 
    forkJoinPool.submit(()->{
        tasks.parallelStream().forEach(t->{
            try {
                String gdsstatus=transactionService.GetTransInfo(url, t.getTask_id());
                checkStatus(t.getTask_id(),t.getTask_status(),gdsstatus);
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("EXCEPTION OCCOR IN TASK:"+t.getTask_id());
                e.printStackTrace();
            }

            System.out.println("NO:"+count.getAndIncrement()+" is done");

        });
    });