JDK8 lambda随笔 - 并行篇

JDK8 lambda随笔 - 并行篇

前言

java8最大的改动之一lambda表达式自面世后就引来了各种讨论，本文不在此探讨优劣以及具体的用法。仅简单的介绍下parallel streams，并探讨适用场景。

外链

• lambda编程小示例
• java方法引用
• forkJoinPool介绍

parallel streams

• parallel stream是默认使用forkJoinPool来支持java任务并行执行。使用方法如下所示：

List<Integer> cost = Lists.newArrayList(1, 3, 7, 9, 34);
        long total = cost.parallelStream().map(x -> x += 1).reduce((y, z) -> y + z).get();

可以看出，比起现有的java多线程代码至少也要数10行代码，写起来要简单很多，并且不需要用户自己给java任务执行分片，也不需要设置线程池数量（默认使用本机的核数）。总而言之这种方法的最大的优点就是：简单。但是在如下场景仍然不建议用户使用parallelStream：
- 并行任务量极少且单个任务执行时间并不长。
- 系统本身并不存在性能瓶颈。
- 本身就是多线程的web系统，比如各大电商网站的核心交易系统等。
同时仍然需要注意当map和filter函数里面的写法，保证线程安全。

设置线程数量

• 使用默认线程池数量

List<Integer> cost = Lists.newArrayList(1, 3, 7, 9, 34);
long total = cost.parallelStream().map(x -> x += 1).reduce((y, z) -> y + z).get();

• 定制线程池数量

final ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
List<Integer> cost = Lists.newArrayList(1, 3, 7, 9, 34);
pool.submit(() -> cost.parallelStream().map(x -> x += 1).reduce((y, z) -> y + z).get());