本文将探讨如何高效地并发处理共享列表，并收集处理结果。在处理大量数据时，将任务分解为多个子任务并行执行可以显著提高效率。Java 8引入的并行流（Parallel Streams）为我们提供了一种简洁而强大的方式来实现这一目标。
并行流简介
并行流是Java 8 Stream API的一个特性，它允许你以声明式的方式并行处理集合数据。与传统的顺序流不同，并行流会将数据分割成多个块，并在多个线程上同时处理这些块。这使得我们可以充分利用多核处理器的优势，从而加速数据处理过程。
使用并行流处理子列表
假设我们有一个大型列表，需要将其分割成多个子列表，并对每个子列表执行耗时的handle()操作。以下代码展示了如何使用并行流来实现这一目标：
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
class Foo {
private int len;
public Foo(int len) {
this.len = len;
}
public void process(List list) {
int start = 0;
while (start < list.size()) {
int end = Math.min(start + len, list.size());
List sublist = list.subList(start, end);
processSublist(sublist);
start = end;
}
}
private void processSublist(List sublist) {
// 使用并行流处理子列表
sublist.parallelStream()
.forEach(this::handle);
}
private void handle(Bar bar) {
// 耗时的处理逻辑
// 例如：bar.doSomething();
try {
Thread.sleep(10); // 模拟耗时操作
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
class Bar {
// Bar 类的定义
} 在这个例子中，processSublist()方法接收一个子列表，并使用parallelStream()方法将其转换为并行流。然后，forEach()方法将对流中的每个元素（Bar对象）调用handle()方法。由于使用了并行流，handle()方法将会在多个线程上同时执行，从而加速整个处理过程。
收集处理结果
如果handle()方法返回一个结果，并且我们需要将所有结果收集到一个列表中，可以使用map()和collect()方法：
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
class Foo {
private int len;
public Foo(int len) {
this.len = len;
}
public void process(List list) {
int start = 0;
while (start < list.size()) {
int end = Math.min(start + len, list.size());
List sublist = list.subList(start, end);
processSublist(sublist);
start = end;
}
}
private void processSublist(List sublist) {
// 使用并行流处理子列表并收集结果
List results = sublist.parallelStream()
.map(this::handle)
.collect(Collectors.toList());
// 处理结果列表
// 例如：results.forEach(result -> System.out.println(result.getValue()));
}
private Result handle(Bar bar) {
// 耗时的处理逻辑，返回一个结果
// 例如：return new Result(bar.getValue() * 2);
try {
Thread.sleep(10); // 模拟耗时操作
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return new Result(1); // 示例返回值
}
}
class Bar {
// Bar 类的定义
}
class Result {
private int value;
public Result(int value) {
this.value = value;
}
public int getValue() {
return value;
}
} 在这个例子中，map()方法将对流中的每个Bar对象调用handle()方法，并将返回的结果（Result对象）转换为一个新的流。然后，collect(Collectors.toList())方法将收集这个流中的所有结果，并将它们存储到一个新的List
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同步共享资源
在使用并行流时，需要特别注意同步共享资源。如果handle()方法访问或修改了共享变量，必须使用适当的同步机制（例如，synchronized关键字或java.util.concurrent包中的类）来确保线程安全。否则，可能会导致数据竞争、死锁或其他并发问题。
例如，如果handle()方法需要更新一个共享计数器，可以使用AtomicInteger类来实现线程安全的计数：
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;
class Foo {
private int len;
private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
public Foo(int len) {
this.len = len;
}
public void process(List list) {
int start = 0;
while (start < list.size()) {
int end = Math.min(start + len, list.size());
List sublist = list.subList(start, end);
processSublist(sublist);
start = end;
}
}
private void processSublist(List sublist) {
// 使用并行流处理子列表
sublist.parallelStream()
.forEach(this::handle);
}
private void handle(Bar bar) {
// 耗时的处理逻辑，更新共享计数器
counter.incrementAndGet();
try {
Thread.sleep(10); // 模拟耗时操作
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public int getCounter() {
return counter.get();
}
}
class Bar {
// Bar 类的定义
} 在这个例子中，AtomicInteger counter是一个线程安全的计数器。handle()方法使用counter.incrementAndGet()方法来原子地增加计数器的值。这确保了即使在多个线程同时执行handle()方法时，计数器的值也能正确更新。
注意事项
- 并行流的性能优势只有在处理大量数据且handle()方法耗时较长时才能体现出来。对于小数据集或简单的handle()方法，使用顺序流可能更有效率。
- 过度使用并行流可能会导致线程上下文切换的开销增加，从而降低性能。
- 在使用并行流时，应该仔细考虑线程安全问题，并使用适当的同步机制来保护共享资源。
总结
Java的并行流为我们提供了一种方便而强大的方式来并发处理集合数据。通过将列表分割成多个子列表，并使用parallelStream()方法，可以充分利用多核处理器的优势，显著提升处理效率。然而，在使用并行流时，需要特别注意同步共享资源，并仔细评估其性能影响。在合适的场景下，并行流可以极大地提高数据处理的速度和效率。
