Java8并行流中自定义线程池操作示例
本文实例讲述了Java8并行流中自定义线程池操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
1.概览
java8引入了流的概念，流是作为一种对数据执行大量操作的有效方式。并行流可以被包含于支持并发的环境中。这些流可以提高执行性能-以牺牲多线程的开销为代价
在这篇短文中，我们将看一下StreamAPI的最大限制，同时看一下如何让并行流和线程池实例(ThreadPoolinstance)一起工作。
2.并行流ParallelStream
我们先以一个简单的例子来开始-在任一个Collection类型上调用parallelStream方法-它将返回一个可能的并行流。
@Test
publicvoidgivenList_whenCallingParallelStream_shouldBeParallelStream(){
ListaList=newArrayList<>();
StreamparallelStream=aList.parallelStream();
assertTrue(parallelStream.isParallel());
}
这样的流的默认处理流程是使用ForkJoinPool.commonPool(),这是一个被整个应用程序所共享的线程池。
3.自定义线程池
在处理流的时候，我们可以传递自定义一个线程池。下面的例子中，我们有一个并行流，这个并行流使用了一个自定义的线程池去计算1到1,000,000的和：
@TestpublicvoidgiveRangeOfLongs_whenSummedInParallel_shouldBeEqualToExpectedTotal()throwsInterruptedException,ExecutionException{longfirstNum=1;longlastNum=1_000_000;ListaList=LongStream.rangeClosed(firstNum,lastNum).boxed()
.collect(Collectors.toList());
ForkJoinPoolcustomThreadPool=newForkJoinPool(4);
longactualTotal=customThreadPool.submit(
()->aList.parallelStream().reduce(0L,Long::sum)).get();
assertEquals((lastNum+firstNum)*lastNum/2,actualTotal);
}
我们使用ForkJoinPool的构造方法并设定并行级别为4去创建一个线程池。要想确定不同环境的最优值(optimal)，我们需要试验一下。一个好的做法就是，基于你CPU的核数来确定并行级别的数值。
4.总结
我们简要地看了一下，如何使用一个自定义的ThreadPool运行并行流。只要在正确的环境中配置了合适的平行级别，就能在确定的情况下获得较高的执行性能。
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希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。