
如何在 Java 中使用 Lambda 表达式进行并行编程
Lambda 表达式为 Java 8 及更高版本提供了简化和编写并行代码的强大方法。它允许在不创建单独线程的情况下对集合进行多线程操作。
1. Stream API
Java 中的 Stream API 提供了许多用于对集合进行并行操作的方法。要启用并行化,您需要使用 parallel() 方法,如下所示:
立即学习“Java免费学习笔记(深入)”;
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); // 并行处理列表 numbers.parallelStream() .forEach(System.out::println);
2. Fork/Join Framework
Fork/Join 框架可用于解决更复杂的任务,例如分而治之算法。它提供了一个 ForkJoinPool 类,允许多线程执行任务:
// 创建任务来计算每个数字的平方 Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); Function squareFunc = (n) -> n * n; // 提交任务到 Fork/Join 池 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); List squaredNumbers = pool.invokeAll(numbers.stream() .map(squareFunc) .toList());
实战案例:并行计算文件哈希值
假设您有一个包含多个文件的大型文件夹,并且需要快速计算它们的哈希值。您可以并行化此过程以显着提高性能:
import java.io.File;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.security.MessageDigest;
public class FileHashing {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取文件夹中所有文件
File folder = new File(".");
File[] files = folder.listFiles();
// 并行计算文件的哈希值
Path rootPath = Paths.get("");
String[] hashes = Arrays.parallelStream(files)
.map(File::toPath)
.map(path -> {
try {
byte[] fileContent = Files.readAllBytes(path);
MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
return ByteUtils.bytesToHex(md5.digest(fileContent));
} catch (Exception e) {
return e.getMessage();
}
})
.toArray(String[]::new);
// 打印哈希值
for (String hash : hashes) {
System.out.println(hash);
}
}
}










