java8函数式编程(三)

本文探讨了Java中并行流操作的实现方法,包括如何使用parallel和parallelStream方法提高处理速度,以及并行化数组操作的具体应用。并分析了并行化执行效率的影响因素,如数据是否容易分块与并行执行的线程数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

并行化流操作

如果已经有一个Stream对象,调用parallel方法即拥有并行操作的能力

boolean b = Stream.of("z", "s", "c").
                parallel().
                isParallel();

集合通过调用parallelStream方法创建一个并行能力的流

List<Frog> frogs = new ArrayList<>();
...
double sum = frogs.parallelStream()
                .mapToInt(Frog::getAge)
                .sum();

并发与并行

并发与并行
并发是两个队列交替使用一台咖啡机,并行是两个队列同时使用两台咖啡机(Author:Joe Armstrong)。
上一段求和代码中,执行过程现将数据划分为多个部分,对每部分的数据进行求和,最后将求和结果合并。在数据量很大时候,每个数据分块并行求和时执行效率是很高的(多核处理器上)。所以数据是否容易分块与并行执行的线程数是影响会执行效率。

并行化数组操作

        int[] a = new int[5];
        // 元素与下标一致的数组
        Arrays.parallelSetAll(a, i -> i);

        // 创建与a相同的b数组
        int[] b = Arrays.copyOf(a, a.length);

        // 将元素值扩大2倍
        Arrays.parallelSetAll(b, i -> i*2);

        // 再求和
        Arrays.parallelPrefix(b, Integer::sum);

        int[] ints = {3,2,4,5,2,6,3,6,1,6,8,4,6,4,5,9,1,3};
        // 排序
        Arrays.parallelSort(ints);

利用并行流提升性能

不是所有数据都适合并行化,也就是说并行化是有一定代价的,总体原则就是:
内核中并行的工作时间 > 内核间传输数据时间

可以通过以下几点判断是否适合并行化:
1 考虑使用无序流代替顺序流(unordered方法)
2 拆箱装箱少
3 数据量较大
4 数据接口易分解
5 合并步骤代价小

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值