java并行处理

最新推荐文章于 2025-04-29 11:15:15 发布
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本文介绍如何使用Callable接口实现多线程业务逻辑处理，利用CountDownLatch进行线程同步，通过Future获取线程执行结果及异常。重点讲解了Callable、CountDownLatch和Future在并发编程中的作用。

1，实现Callable接口，处理业务逻辑
2，CountDownLatch计数
3，Future获取每个线程的返回值（包括异常）

Java并行处理框架 JPPF：高效实现并行计算
UtdPatch的博客
09-27 540
Java并行处理框架JPPF（Java Parallel Processing Framework）应运而生，它提供了一种高效的方式来实现并行计算，充分利用多核处理器和分布式计算资源。本文将介绍JPPF框架的特点和使用方法，并通过示例代码帮助读者理解并行计算的实现。接口的自定义任务类，其中定义了具体的计算逻辑。首先，我们需要导入JPPF框架的相关库，可以从JPPF官方网站（www.jppf.org）下载并添加到项目中。我们可以遍历这个结果列表，检查每个任务的执行状态和结果，并进行相应的处理。
如何在 Java 中处理大数据：从分布式到并行处理
shrgegrb的博客
03-31 731
Java 在大数据处理领域提供了强大的工具和框架，从并行处理到分布式计算，开发者可以根据实际需求选择合适的方案。通过合理利用 Java 的并发模型和分布式框架，我们可以高效地处理海量数据，满足现代企业的数据处理需求。希望本文的示例和建议能够帮助你在 Java 大数据处理领域迈出坚实的步伐。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！
Java中的并行流处理与性能提升
微赚开发者技术分享博客
07-26 865
流 API 支持串行和并行两种处理模式，可以简化数据处理的代码并提升性能。本文将介绍如何在 Java 中使用并行流进行数据处理，以及如何通过有效的并行流使用提升性能。通过适当使用并行流，可以显著提高性能，尤其是在处理大数据集和计算密集型任务时。使用并行流时，数据集会被划分为多个子集，子集会并行地进行处理，然后将结果合并。在这个示例中，我们读取日志文件，并使用并行流筛选出包含“ERROR”的行，并计算这些行的数量。虽然并行流可以提升性能，但在某些情况下，可能会出现性能下降的情况。
java并行处理方法推荐
weixin_34184158的博客
01-15 922
使用java进行开发的盆友，是否遇到过这样的情况，在一个任务里，需要处理几个耗时的方法，但是彼此之间没有联系，即这几个方法可以并发进行。那么可以使用如下方式提高任务处理的效率。具体的可以看如下代码 import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.Execut...
Java 中的并行处理
张云飞Vir的专栏
07-13 3313
1. 背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。 2.知识 并行计算(parallel computing)一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下，可以将计算的过程分解成小部分，之后以并发方式来加以解决。 也就是分解为几个过程： 1、将一个大任务拆分成多个子任务，子任务还可以继续拆分。 2、各个子任务同时...
java8——并行数据处理与性能
深存少年梦
03-06 3165
前言在Java7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第一，你得明确地把包含数据的数据结构分若干子部分；第二，你要给每个字部分分配一个独立的线程。第三，你需要在恰当的时候对它们进行同步来避免不希望出现的竞争条件，等待所有线程完成，最后把这些部分结果合并起来。Java7引入了一个叫做分支/合并的框架，让这些操作更稳定、更不易出错。在Java8中，你可以通过Stream接口如何让你不用太费力气就能对数据集执行
谈谈Java任务的并行处理
Java笔记虾
12-25 1207
点击上方“后端技术精选”，选择“置顶公众号”技术文章第一时间送达！作者：ksfzhaohuimy.oschina.net/OutOfMemory/blog/3040488前言谈到并行，我...
如何在Java中实现高效的并行算法：从MapReduce到流处理的应用
微赚淘客系统开发者博客
08-12 1240
无论是通过Java内置的并行流，还是通过Flink等框架，合理的并行算法设计都能显著提升系统性能。相比于传统的批处理，Flink能够实时处理流数据，是大数据处理领域的热门选择。Java 8引入的Stream API提供了强大的数据流处理能力，特别是并行流（Parallel Stream）可以利用多核处理器并行执行任务，从而提升数据处理的效率。总结来说，在Java中实现高效的并行算法，既需要理论的指导，也需要实际的应用。方法，流中的数据可以被并行处理，极大地提高了运算效率，特别是在数据量较大时表现尤为明显。
Java中的数据并行与任务并行模型研究
shrgegrb的博客
03-04 894
/ 自定义收集器，将所有字符串拼接成一个大字符串 String result = words . parallelStream() . collect(Collectors . reducing("" ,(s1 , s2) -> s1 + s2));} }
java~并行计算~大集合的并行处理
m0_68064743的博客
04-27 1031
本讲主要结合实际应用，来封装一个集合并行处理组件，我们的集合分为数据库查询出现的分页集合；还有一个是内存的集合，今天主要说一下内存集合的并行处理。 场景介绍 有一个比较耗时的工作，将top 400的用户的行为信息统计 统计的信息来自很多业务，很多服务，不能使用聚合直接计算 这些业务统计的时间，大概每个人平均需要1秒 这些用户的各种类型，彼此独立，没有关系 如何设计 如果直接顺序写代码，那1万的用户，需要400秒的时间，这是我们不能接受的，我们使用并行编程8秒就把它搞定。 如何实现 400的集合，进行拆
Java并行
m0_49279547的博客
09-08 1024
Java并行处理，参考《Java实战》第7章，筛选了我想记的内容。
java 并行_java8——并行处理与性能
weixin_42510262的博客
02-19 608
绪论之前的几章中，我们已经看到了新的Stream接口可以让你以声明性方式处理数据集。我们还解释了将外部迭代换为内部迭代能够让原生Java库控制流元素的处理。这种方法让Java程序员无需显示实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。在本篇中，你将了解Stream接口如何让你不用太费力气就能对数据执行并行操作。它允许你声明性的...
简单设计一个JAVA并行处理工具类
kfashfasf的博客
08-07 1118
几种写法中第二、三种写法比较常见，使用起来也更加方便，两者各有优缺点：方法2能处理多个返回值，方法3可读性更高。但是无论是方法2还是方法3，它们的使用总是要记住相关的API，使用起来总不是很顺手，可读性虽然方法3更强一些，但是总还是差点意思。此时我就有了自己设计一个简单的并行处理工具类的想法，既要易用，还要可读性高。
Java并行编程（parallel programming）
eCode代码加工厂
12-17 2776
多核处理器已经在计算机上的广泛应用，为了更好的利用多处理器的长处，软件需要运行在并行状态下。JDK7引入了全新的Fork/Join架构用于并行编程，这可以应用于多处理器的机器上以提高程序的效率。 Fork/Join架构下图所示： 这种架构定义了一个使用ForkJoinTask的类，并且在一个ForkJoinPool的实例中执行任务。ForkJoinTask是一个为执行任务而设计的抽
Java并行流：一次解决多线程编程难题，让你的程序飞起来。
Java技术攻略的博客
04-15 551
在日常的工作中，为了提高程序的处理速度，充分利用多核处理器的性能，我们需要手动编写多线程代码。但是多线程编程非常复杂，容易出现死锁、竞态条件等问题，给我们带来了很大的困扰。而 Java 并行流则提供了一种更加简单、易用、安全的并发编程方式，可以让我们更加轻松地编写高效的并发程序。Java并行流可以让多线程编程变得更加简单易懂，减少编程中的并发问题，提高代码质量和可维护性。帮助开发人员更加轻松地实现任务并行，充分利用多核处理器的性能，加快程序的执行速度。
优化Java应用程序:并行处理和结果聚合技术
免费
03-16 662
Java的并发性应用程序接口，特别是Java . util . current套装课程包括执行服务, ThreadPoolExecutor，以及ForkJoinPool使开发人员能够有效地创建和管理并发任务。然后，我们将计算每个数字的平方的任务分成更小的子任务，并使用可调用的。与流API，开发人员可以使用流操作将任务分成更小的单元，例如地图, 过滤器，以及减少。聚集子任务的结果是并行处理的关键步骤。最后，我们通过映射每个结果来汇总结果完全未来然后使用reduce方法对结果进行约简，以计算数字的平方和。
《Java8实战》第7章 并行数据处理与性能
weixin_39924752的博客
04-19 819
这是一个全局设置，因此它会对代码中所有的并行流产生影响。并行流内部使用了默认的 ForkJoinPool（7.2节会进一步讲到分支/合并框架），它默认的线程数量就是你的处理器数量，这个值是由 Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到的。要把任务提交到这个池，必须创建 RecursiveTask的一个子类，其中 R 是并行化任务（以及所有子任务）产生的结果类型，或者如果任务不返回结果，则是 RecursiveAction类型（当然它可能会更新其他非局部机构）
Java并发处理技巧：并行编程实战示例
最新发布
weixin_31486261的博客
04-29 956
（简称JUC）是Java并发包，它提供了大量用于多线程编程的工具类，为开发者提供了更为方便和强大的并发编程支持。该包中包含了线程池、锁、原子类、并发集合等多种组件。JUC包中的类和接口主要分为以下几类：线程执行工具类：包括Executor框架相关的接口和类，用于执行和管理异步任务。同步器：例如Semaphore等，用于协调多个线程之间的协作。并发集合：如等，支持高并发操作的数据结构。锁接口和实现：包括Lock等，提供细粒度的锁控制。原子操作类：如。
Java并行处理技术实战案例解析
资源摘要信息:"Java 并行处理...以上知识点构成了Java并行处理的核心，为开发者提供了多种工具来设计、实现和优化并行应用程序。通过这些工具，开发者可以有效地利用现代多核处理器的优势，编写出高性能的Java程序。
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