Java 8并行流中的自定义线程池

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);
    }
}

当前回答

如果你不需要自定义线程池，但你想要限制并发任务的数量，你可以使用:

List<Path> paths = List.of("/path/file1.csv", "/path/file2.csv", "/path/file3.csv").stream().map(e -> Paths.get(e)).collect(toList());
List<List<Path>> partitions = Lists.partition(paths, 4); // Guava method

partitions.forEach(group -> group.parallelStream().forEach(csvFilePath -> {
       // do your processing   
}));

(重复的问题被锁定了，所以请原谅我在这里)

2018-11-01 10:10:50

其他回答

如果你不想依赖于实现技巧，总有一种方法可以通过实现将映射和收集语义结合起来的自定义收集器来实现相同的目标……并且你不会局限于ForkJoinPool:

list.stream()
  .collect(parallel(i -> process(i), executor, 4))
  .join()

幸运的是，它已经在Maven Central上完成了: http://github.com/pivovarit/parallel-collectors

免责声明:是我写的，并为此负责。

2019-02-01 13:51:24

下面是我如何通过编程方式设置上面提到的最大线程数标志，以及一段代码来验证该参数是否符合要求

System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "2");
Set<String> threadNames = Stream.iterate(0, n -> n + 1)
  .parallel()
  .limit(100000)
  .map(i -> Thread.currentThread().getName())
  .collect(Collectors.toSet());
System.out.println(threadNames);

// Output -> [ForkJoinPool.commonPool-worker-1, Test worker, ForkJoinPool.commonPool-worker-3]

2020-08-18 08:03:54

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()"

2014-03-08 13:12:23

去打算盘，很常见。并行流可指定线程数。下面是示例代码:

LongStream.range(4, 1_000_000).parallel(threadNum)...

披露:我是abacus-common的开发者。

2016-12-02 03:26:08

要测量实际使用的线程数，可以检查Thread.activeCount():

    Runnable r = () -> IntStream
            .range(-42, +42)
            .parallel()
            .map(i -> Thread.activeCount())
            .max()
            .ifPresent(System.out::println);

    ForkJoinPool.commonPool().submit(r).join();
    new ForkJoinPool(42).submit(r).join();

这可以在4核CPU上产生如下输出:

5 // common pool
23 // custom pool

如果没有.parallel()，它会给出:

3 // common pool
4 // custom pool

2016-01-21 17:49:58

Java 8并行流中的自定义线程池

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