是否可以为Java 8并行流指定一个自定义线程池?我到处都找不到。
假设我有一个服务器应用程序，我想使用并行流。但是这个应用程序很大，而且是多线程的，所以我想对它进行划分。我不希望在来自另一个模块的applicationblock任务的一个模块中运行缓慢的任务。
如果我不能为不同的模块使用不同的线程池，这意味着我不能在大多数实际情况下安全地使用并行流。
试试下面的例子。有一些CPU密集型任务在单独的线程中执行。
任务利用并行流。第一个任务中断，因此每一步花费1秒(通过线程睡眠模拟)。问题是其他线程卡住，等待中断的任务完成。这是一个虚构的例子，但是想象一下servlet应用程序和某人向共享fork连接池提交了一个长时间运行的任务。
public class ParallelTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
es.execute(() -> runTask(1000)); //incorrect task
es.execute(() -> runTask(0));
es.execute(() -> runTask(0));
es.execute(() -> runTask(0));
es.execute(() -> runTask(0));
es.execute(() -> runTask(0));
es.shutdown();
es.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS);
}
private static void runTask(int delay) {
range(1, 1_000_000).parallel().filter(ParallelTest::isPrime).peek(i -> Utils.sleep(delay)).max()
.ifPresent(max -> System.out.println(Thread.currentThread() + " " + max));
}
public static boolean isPrime(long n) {
return n > 1 && rangeClosed(2, (long) sqrt(n)).noneMatch(divisor -> n % divisor == 0);
}
}
(目前)公认的答案有一部分是错误的。仅仅将并行流提交给专用的fork-join-pool是不够的。在这种情况下，流将使用该池的线程以及公共fork-join-pool甚至调用线程来处理流的工作负载，这似乎取决于公共fork-join池的大小。这种行为有点奇怪，但绝对不是必需的。
为了将工作完全限制在专用池中，你必须将它封装到一个CompletableFuture中:
final int parallelism = 4;
ForkJoinPool forkJoinPool = null;
try {
forkJoinPool = new ForkJoinPool(parallelism);
final List<Integer> primes = CompletableFuture.supplyAsync(() ->
// Parallel task here, for example
IntStream.range(1, 1_000_000).parallel()
.filter(PrimesPrint::isPrime)
.boxed().collect(Collectors.toList()),
forkJoinPool) // <- passes dedicated fork-join pool as executor
.join(); // <- Wait for result from forkJoinPool
System.out.println(primes);
} finally {
if (forkJoinPool != null) {
forkJoinPool.shutdown();
}
}
这段代码保留了在Java 8u352和Java 17.0.1上的forkJoinPool中的所有操作。
实际上，在特定的fork-join池中执行并行操作是有技巧的。如果您将其作为fork-join池中的任务执行，则它将停留在那里，而不使用公共池。
final int parallelism = 4;
ForkJoinPool forkJoinPool = null;
try {
forkJoinPool = new ForkJoinPool(parallelism);
final List<Integer> primes = forkJoinPool.submit(() ->
// Parallel task here, for example
IntStream.range(1, 1_000_000).parallel()
.filter(PrimesPrint::isPrime)
.boxed().collect(Collectors.toList())
).get();
System.out.println(primes);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
if (forkJoinPool != null) {
forkJoinPool.shutdown();
}
}
这个技巧基于ForkJoinTask。安排在当前任务运行的池中异步执行这个任务，如果适用，或者使用ForkJoinPool.commonPool()，如果不是inForkJoinPool()"
我使实用工具方法并行运行任务与参数定义最大线程数。
public static void runParallel(final int maxThreads, Runnable task) throws RuntimeException {
ForkJoinPool forkJoinPool = null;
try {
forkJoinPool = new ForkJoinPool(maxThreads);
forkJoinPool.submit(task).get();
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
if (forkJoinPool != null) {
forkJoinPool.shutdown();
}
}
}
它创建了最大线程数的ForkJoinPool，并在任务完成(或失败)后关闭它。
用法如下:
final int maxThreads = 4;
runParallel(maxThreads, () ->
IntStream.range(1, 1_000_000).parallel()
.filter(PrimesPrint::isPrime)
.boxed().collect(Collectors.toList()));
原来的解决方案(设置ForkJoinPool公共并行性属性)不再有效。看看原始答案中的链接，打破这一点的更新已经被回移植到Java 8。正如链接线程中提到的，这个解决方案并不能保证永远有效。基于此，解决方案是forkjoinpool。提交接受答案中讨论的.get解决方案。我认为后端口修复了这个解决方案的不可靠性。
ForkJoinPool fjpool = new ForkJoinPool(10);
System.out.println("stream.parallel");
IntStream range = IntStream.range(0, 20);
fjpool.submit(() -> range.parallel()
.forEach((int theInt) ->
{
try { Thread.sleep(100); } catch (Exception ignore) {}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -- " + theInt);
})).get();
System.out.println("list.parallelStream");
int [] array = IntStream.range(0, 20).toArray();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int theInt: array)
{
list.add(theInt);
}
fjpool.submit(() -> list.parallelStream()
.forEach((theInt) ->
{
try { Thread.sleep(100); } catch (Exception ignore) {}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -- " + theInt);
})).get();
