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);
}
}
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]
我尝试了自定义ForkJoinPool，如下所示来调整池的大小:
private static Set<String> ThreadNameSet = new HashSet<>();
private static Callable<Long> getSum() {
List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(0, 10_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());
return () -> aList.parallelStream()
.peek((i) -> {
String threadName = Thread.currentThread().getName();
ThreadNameSet.add(threadName);
})
.reduce(0L, Long::sum);
}
private static void testForkJoinPool() {
final int parallelism = 10;
ForkJoinPool forkJoinPool = null;
Long result = 0L;
try {
forkJoinPool = new ForkJoinPool(parallelism);
result = forkJoinPool.submit(getSum()).get(); //this makes it an overall blocking call
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (forkJoinPool != null) {
forkJoinPool.shutdown(); //always remember to shutdown the pool
}
}
out.println(result);
out.println(ThreadNameSet);
}
下面的输出显示池使用的线程比默认的4个要多。
50000005000000
[ForkJoinPool-1-worker-8, ForkJoinPool-1-worker-9, ForkJoinPool-1-worker-6, ForkJoinPool-1-worker-11, ForkJoinPool-1-worker-10, ForkJoinPool-1-worker-1, ForkJoinPool-1-worker-15, ForkJoinPool-1-worker-13, ForkJoinPool-1-worker-4, ForkJoinPool-1-worker-2]
但实际上有一个奇怪的地方，当我试图使用ThreadPoolExecutor实现相同的结果时，如下所示:
BlockingDeque blockingDeque = new LinkedBlockingDeque(1000);
ThreadPoolExecutor fixedSizePool = new ThreadPoolExecutor(10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS, blockingDeque, new MyThreadFactory("my-thread"));
但我失败了。
它只会在一个新的线程中启动并行流，然后其他一切都是一样的，这再次证明并行流将使用ForkJoinPool来启动它的子线程。
(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。
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
