концепция:

parallelStream() да Java 8 В да добавлен новый метод Stream Расширение класса, обеспечивающее возможность параллельной обработки данных коллекции. Обычный stream() Метод даиспользовать выполняет последовательную обработку данных коллекции в одном потоке, при этом parallelStream() Этот метод может разделить собранные данные на несколько небольших блоков и назначить их нескольким потокам для параллельной обработки, тем самым повышая эффективность выполнения программы.

использовать parallelStream() Когда методы обрабатывают данные коллекции,Программа автоматически делит собранные данные на небольшие фрагменты.,Каждый небольшой блок затем выделяется потоку для обработки. После обработки,Программа объединяет результаты обработки каждого небольшого блока для получения конечного результата. Этот метод может эффективно повысить эффективность выполнения программы.,Особенно при работе с большими объемами данных.,Эффект более очевиден.

На что следует обратить внимание,использовать parallelStream() Этот метод не всегда повышает эффективность выполнения программы, а иногда может даже привести к снижению производительности программы. Это связано с тем, что параллельная обработка потребляет много системных ресурсов, и не все операции обработки данных подходят для параллельной обработки. Поэтому использовать parallelStream() Методы необходимо оценивать и настраивать с учетом конкретных обстоятельств.

Суммируя,parallelStream() Методда Java 8 Очень практичный метод,Данные сбора можно разделить на небольшие фрагменты для параллельной обработки.,Тем самым повышая эффективность выполнения программы. Но вам нужно обратить внимание на оценку и настройку при использовании.,Чтобы обеспечить максимальную производительность программы.

Преимущества контрастных ниток:

parallelStream() Для реализации параллельной обработки можно использовать как многопоточность, так и многопоточность, но они различаются методами реализации и сценариями.

первый,

parallelStream() да Java 8 В да добавлен новый метод Stream расширение класса,Обеспечивает возможность параллельной обработки данных коллекции.。parallelStream() Данные сбора можно разделить на небольшие фрагменты.,Выделить несколько потоков для параллельной обработки,Тем самым повышая эффективность выполнения программы. Многопоточность — это более общий метод параллельной обработки.,Его можно использовать в любом сценарии, когда необходимо выполнять несколько задач одновременно.

Во-вторых,

parallelStream() Способ использования относительно прост: вам нужно всего лишь преобразовать данные коллекции в parallelStream(),Затемиспользовать map()、filter()、reduce() Просто подождите, пока метод обработает данные. Многопоточная версия требует ручного создания потоков, управления пулом потоков, синхронизации потоков и других операций, что является относительно громоздким. В некоторых сценариях многопоточное использование может быть более эффективным, чем parallelStream() более гибкий,Но для некоторых простых операций обработки данных,parallelStream() Удобнее и быстрее.

третий,

parallelStream() Есть также различия в производительности от многопоточности.。При обработке больших объемов данных,parallelStream() Это может эффективно повысить эффективность выполнения программы, поскольку позволяет разделить собранные данные на несколько небольших частей и обрабатывать их параллельно. Производительность многопоточности зависит от таких факторов, как количество потоков, способ реализации потоков, затраты на синхронизацию потоков и т. д., и требует детальной оценки и оптимизации.

В итоге,

parallelStream() И многопоточность, и многопоточность — это способы реализации параллельной обработки. Они различаются методами реализации, сценариями и производительностью. Выбирайте и используйте в зависимости от конкретной ситуации. Вообще говоря, для некоторых простых операций обработки данных используйте parallelStream() Удобнее и быстрее для сложных сценариев параллелизма многопоточность может быть более гибкой и управляемой.

Фактический код:

parallelStream() Методда Java 8 Новая функция в , которая обеспечивает возможности параллельной обработки данных класса коллекции. Когда объем данных коллекции достаточно велик, используйте parallelStream() Может эффективно повысить эффективность выполнения программы,Это связано с тем, что он может разделить данные коллекции на несколько небольших фрагментов.,Выделить прибытие нескольким потокам для обработки.

Ниже приведены некоторые варианты использования parallelStream() Практика и применение методов:

Фильтрация данных коллекции

Java-код копирования

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
List<String> filteredList = list.parallelStream()
                                 .filter(str -> str.length() > 5)
                                 .collect(Collectors.toList());

Приведенный выше код используется parallelStream() Метод фильтрует данные коллекции, то есть сохраняет только длину, превышающую 5 нить. использовать Параллельная потоковая обработка может повысить эффективность выполнения программы.

Преобразование данных коллекции

Java-код копирования

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> transformedList = list.parallelStream()
                                     .map(val -> val * val)
                                     .collect(Collectors.toList());

Приведенный выше код используется parallelStream() Метод преобразует данные набора, возводя в квадрат каждый элемент набора для создания нового набора. использовать Параллельная потоковая обработка также может повысить эффективность выполнения программы.

Сокращение сбора данных

Java-код копирования

int sum = IntStream.rangeClosed(1, 10_000_000)
                   .parallel()
                   .reduce(0, Integer::sum);

Приведенный выше код используется parallelStream() Метод выполняет сокращение по заданным данным, то есть вычисляет числовое значение 1 приезжать 10000000 и。использовать Параллельная потоковая обработка позволяет быстрееприезжатьрезультат,Потому что он разбивает данные сбора на небольшие фрагменты.,Выделить прибытие нескольким потокам для обработки.

На что следует обратить внимание,Хотяиспользовать parallelStream() Это может повысить эффективность выполнения программы, но при его использовании нужно быть осторожным. Параллельная потоковая обработка потребляет большое количество системных ресурсов и в некоторых случаях может привести к снижению производительности программы. Поэтому использовать parallelStream() , его необходимо оценить и настроить в соответствии с конкретной ситуацией.