Java 8 流式处理提高程序响应

本文探讨了Java 8引入的流式处理如何提高程序响应,尤其是在多核CPU环境下。通过实例展示了在不同数据集大小下,串行流、并行流与非Java 8实现的性能对比,强调了流式处理的优势和适用场景。当数据处理环节单一且操作耗时短时,非Java 8方案可能更优;而当操作复杂且数据量大时,Java 8并行流能显著提升性能。
Java8背景介绍:

Java 8 在2014年3月发布,现在公司内部Java相关的开发(包括服务器端和安卓客户端)所引用的JDK都是jdk1.8,但是几乎项目中没有使用Java 8的特性。

 

为什么使用Java 8?

目前,不管是服务器还是客户端的CPU都是多核的,而在Java 8 之前的程序只能使用一个核,除非利用多线程才会使用多个内核,而线程使用起来容易出现错误。

Java 8提供了一个新的API(称为“流”,Stream),支持许多数据的并行操作。流式处理的特点,程序中可以从输入流中一个一个读取数据项,然后以同样的方式将数据项写入输出流,一个程序的输出流也可以作为另一个程序的输入流。下面给出一个流式处理的流程图:


上述流图中,你可以把几个基础操作链接起来,来表达复杂的数据处理流水线(在filter后面接上sorted、map和collect操作,这些操作是流式自带的方法),同时代码保持清晰可读。filter的结果被传给sorted方法,再传给map方法,最后传给collect方法。即上述的代码可写为:

List<String> lowCar = menu.stream()
								.filter(d->d.getCalories()<400)
								.sorted(comparing(Dish::getCalories))
								.map(Dish::getName)
### Java 中处理流式响应的方法 在Java中,处理流式响应可以通过多种方式进行优化,以减少等待时间和降低内存消耗,从而提升系统性能[^3]。 #### 使用Servlet 3.1及以上版本支持异步I/O操作 对于传统的Web应用程序来说,可以利用Servlet 3.1引入的支持来实现实时推送数据到客户端的功能。这种方式允许服务器端持续不断地向浏览器发送更新而不需要关闭连接: ```java @WebServlet(urlPatterns = "/stream", asyncSupported = true) public class StreamServlet extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { AsyncContext ctx = req.startAsync(); // 设置响应头 resp.setContentType("text/event-stream"); PrintWriter writer = resp.getWriter(); new Thread(() -> { try { for (int i = 0; i < 5; ++i) { String message = "data: Message number " + i + "\n\n"; writer.write(message); writer.flush(); Thread.sleep(1000); // Simulate delay between messages. } ctx.complete(); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } }).start(); } } ``` 此代码片段展示了如何创建一个简单的SSE(Server-Sent Events)接口,在每次迭代时都会立即将消息写入输出流并刷新缓冲区,使得客户端能够立即接收到新产生的事件。 #### 利用Spring WebFlux框架构建反应式应用 当涉及到更复杂的场景比如微服务架构下的RESTful API开发时,则推荐采用基于Reactor库的Spring WebFlux模块来进行非阻塞式的HTTP请求/响应处理: ```java @RestController @RequestMapping("/api/stream") public class ReactiveController { private final Flux<String> dataStream; public ReactiveController() { this.dataStream = Flux.interval(Duration.ofSeconds(1)) .map(seq -> "Item-" + seq); } @GetMapping(value="/items", produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamItems(){ return dataStream; } } ``` 上述例子定义了一个`@RestController`类中的方法用于提供无限数量的数据项作为SSE源供订阅者消费;这里的关键在于使用了`Flux<T>`这种Publisher类型的对象代表可能发出多个元素序列,并且指定了媒体类型为"text/event-stream"以便于兼容大多数现代浏览器解析该格式的内容。 #### 结合gRPC实现高效的双向流传输 如果项目需求涉及到了高性能、低延迟的服务间通讯,那么gRPC是一个不错的选择因为它原生就提供了三种不同形式的流模式——单次请求-多次回复(`server streaming`)、多次请求-一次回复(`client streaming`)以及全双工(`bidirectional streaming`)。下面给出的是关于后者的一个简单实例说明怎样编写相应的`.proto`文件和服务端逻辑[^2]: .proto 文件定义: ```protobuf service StudentService { rpc GetStudentsWrapperByAges(stream StudentRequest) returns (stream StudentResponseList) {} } message StudentRequest { ... } message StudentResponseList { repeated Student students = 1; } ``` 服务端实现: ```java class MyStudentServiceImpl extends StudentServiceGrpc.StudentServiceImplBase { @Override public StreamObserver<StudentRequest> getStudentsWrapperByAges(StreamObserver<StudentResponseList> responseObserver){ AtomicReference<List<Student>> studentBuffer = new AtomicReference<>(new ArrayList<>()); return new StreamObserver<>() { @Override public void onNext(StudentRequest request) { List<Student> matchingStudents = findMatchingStudents(request.getAge()); synchronized(studentBuffer){ studentBuffer.get().addAll(matchingStudents); if(!studentBuffer.get().isEmpty()){ responseObserver.onNext( StudentResponseList.newBuilder() .addAllStudents(studentBuffer.get()) .build() ); studentBuffer.set(new ArrayList<>()); } } } @Override public void onError(Throwable t) {} @Override public void onCompleted() { responseObserver.onCompleted(); } }; } } ``` 这段程序实现了对来自客户端的一系列年龄范围查询请求作出即时反馈的能力,每当有新的匹配结果加入临时列表之后就会立刻打包成一条完整的应答信息推送给对方直到所有输入都被处理完毕为止。
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