示例分析 /** * 避坑 | Java8使用并行流(ParallelStream)注意事项 * * @author WH.L * @date 2020/12/26 17:14 */ public class TestParallelStream { public static void main(String[] args) { printFun(); } public static void printFun() { List<Integer> integersList = new Arr…

Java8并行流ParallelStream和Stream的区别就是支持并行执行,提高程序运行效率.但是如果使用不当可能会发生线程安全的问题.Demo如下: public static void concurrentFun() { List<Integer> listOfIntegers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i <100; i++) { listOfIntegers.add(i); } List<Integer>…

对于从事Java开发的童鞋来说,相信对于Java8的并行流并不陌生,没错,我们常常用它来执行并行任务,但是由于并行流(parallel stream)采用的是享线程池,可能会对我们的性能造成严重影响,那怎么处理呢? 问题 首先我们来看看具体的问题.在开发中,我们常常通过以下方法,实现并行流执行并行任务: myList.parallelStream.map(obj -> longRunningOperation()) 但是这存在一个严重的问题:在 JVM 的后台,使用通用的 fork/join 池…

https://blog.csdn.net/xuxiaoyinliu/article/details/73040808…

流,确定是笔者内心很向往的天堂,有他之后JAVA在处理数据就变更加的灵动.加上lambda表达不喜欢都不行.JAVA8也为流在提供另一个功能——并行流.即是有并行流,那么是不是也有顺序流.没有错.我前面操作的一般都是顺序流.在JAVA8里面并行流和顺序流是可以转变的.来看一个例子——笔者打印数字. package com.aomi; import java.util.stream.LongStream; public class Main { public static void main(St…

最近在使用Java8的并行流时遇到了坑,线上排查问题时花了较多时间,分享出来与大家一起学习与自查 // 此处为坑 List<Java8Demo> copy = Lists.newArrayList(); numbers.parallelStream().forEach(item -> { copy.add(new Java8Demo(item)); }); 上图用到了parallelStrem并行流,在循环内部往共享变量copy内写值,由于ArrayList本身不具备线程安全性,导致得到…

在我们开发过程中,我们都知道想要提高程序效率,我们可以启用多线程去并行处理,而java8中对数据处理也提供了它得并行方法,今天就来简单学习一下java8中得并行流与顺序流. 并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流. Java8中将并行流进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作.Stream API可以声明性地通过parallel()与scqucntial()在并行流与顺序流之间进行切换. 一.Fork—Join框架 Fork—Join框架:是java7提供…

写在前面 提到Java8,我们不得不说的就是Lambda表达式和Stream API.而在Java8中,对于并行流和串行流同样做了大量的优化.对于并行流和串行流的知识,也是在面试过程中,经常被问到的知识点.当然,我们不能只是为了应付面试来学习这些知识,更重要的是将这些知识运用到实际的工作中,更好的提高我们的工作效率和工作质量. 什么是并行流? 简单来说,并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流. Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作…

  并行流    多线程    把一个内容分成多个数据块  不同线程分别处理每个数据块的流   串行流   单线程  一个线程处理所有数据   java8 对并行流优化  StreamAPI 通过parallel()     并行流                                                          sequential()   顺序流     注意: 使用并行流并不是一定会提高效率,因为jvm对数据进行切片和切换线程也是需要时间的. 所以数据量越小…

首先先来找出上一次[http://www.cnblogs.com/webor2006/p/8353314.html]在最后举的那个并行流报错的问题,如下: 在来查找出上面异常的原因之前,当然得要一点点去排查,所以下面会做实验一步步来为找到这个问题而努力. 下面咱们将循环次数只为1次,先来观察日志输出,如下: 接下来把这个并行特性去掉,同样的代码再次看累加这块的日志输出,发现元素明显变少啦: 那很显然这个并发特性对于并行流来说显然是能起到一定作用的,那咱们先来读一下这个特性代码的含义是什么: 那如…