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

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();

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。

如果你不介意使用第三方库,使用cyclops-react,你可以在同一个管道中混合顺序流和并行流,并提供自定义ForkJoinPools。例如

 ReactiveSeq.range(1, 1_000_000)
            .foldParallel(new ForkJoinPool(10),
                          s->s.filter(i->true)
                              .peek(i->System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId()))
                              .max(Comparator.naturalOrder()));

或者希望继续在顺序流中处理

 ReactiveSeq.range(1, 1_000_000)
            .parallel(new ForkJoinPool(10),
                      s->s.filter(i->true)
                          .peek(i->System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId())))
            .map(this::processSequentially)
            .forEach(System.out::println);

[披露我是cyclops-react的主要开发者]

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。

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)

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()));