JAVA8之Stream并行的基础ForkJoin

java8,首先我们来讲讲ForkJoin的原理,相信很多人都了解这个FrokJoin简单来说就是分而治之的思想,把一个人任务分割成很多小的部分,各个小部分,独立运行,运行在汇总到一块,

我们看示意图,也就是说吧各个数都拆分开来计算,然后汇总:

FrokJoinTool这个类继承了

ExecutorService

这个类,也就是说跟线程池有点关系,我们在这里学习它的3个API

说一下小需求:要把一组数组对他进行相加:

private static int[] data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

不废话上代码:

public class AccumulatorRecursiveTask extends RecursiveTask {//继承了RecusiveTask

    private final int start;//开始

    private final int end;//结束

    private final int[] data;//传入的值

    private final int LIMIT = 3;//把传入的值分每三个运行
    //无参构造喽
    public AccumulatorRecursiveTask(int start, int end, int[] data) {
        this.start = start;
        this.end = end;
        this.data = data;
    }

    //实现接口方法
    @Override
    protected Integer compute() {
        if ((end - start) <= LIMIT) {//判断如果结束的进去开始的小于规定数的话相加
            int result = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) {
                result += data[i];
            }
            return result;
        }
        //ForkJoin的过程
        int mid = (start + end) / 2;
        AccumulatorRecursiveTask left = new AccumulatorRecursiveTask(start, mid, data);//这里的意思是分成两个任务
        AccumulatorRecursiveTask right = new AccumulatorRecursiveTask(mid, end, data);
        left.fork();

        Integer rightResult = right.compute();
        Integer leftResult = left.join();
        //计算出结果
        return rightResult + leftResult;
    }
}

测试:

AccumulatorRecursiveTask task = new AccumulatorRecursiveTask(0, data.length, data);
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
Integer result = forkJoinPool.invoke(task);
System.out.println("AccumulatorRecursiveTask >>" + result);

总结:在数据量大的情况下Forkjoin这种多Cup执行的方式肯定比单CUp执行要快很多

其实stream的很多底层都是拿这种ForkJoin来做的所有的stream的底层都封装了这样的方式,而这样的方式就是Spliterator\

关于Spilter

其实前面说的就是为了介绍这个Spliterator的它是java8里面新加的一个新的接口,就是为了支持Stream的并行工作的

支持stream的切片编程的方式