本文實(shí)例講述了Java8并行流中自定義線程池操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

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1.概覽

java8引入了流的概念，流是作為一種對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行大量操作的有效方式。并行流可以被包含于支持并發(fā)的環(huán)境中。這些流可以提高執(zhí)行性能-以犧牲多線程的開銷為代價(jià)

在這篇短文中，我們將看一下 Stream API的最大限制，同時(shí)看一下如何讓并行流和線程池實(shí)例(ThreadPool instance)一起工作。

2.并行流Parallel Stream

我們先以一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)開始-在任一個(gè)Collection類型上調(diào)用parallelStream方法-它將返回一個(gè)可能的并行流。

@Test
publicvoidgivenList_whenCallingParallelStream_shouldBeParallelStream(){
  List aList = newArrayList<>();
  Stream parallelStream = aList.parallelStream();
  assertTrue(parallelStream.isParallel());
}

這樣的流的默認(rèn)處理流程是使用ForkJoinPool.commonPool(),這是一個(gè)被整個(gè)應(yīng)用程序所共享的線程池。

3.自定義線程池

在處理流的時(shí)候，我們可以傳遞自定義一個(gè)線程池。下面的例子中，我們有一個(gè)并行流，這個(gè)并行流使用了一個(gè)自定義的線程池去計(jì)算1到 1,000,000的和：

@Testpublic void giveRangeOfLongs_whenSummedInParallel_shouldBeEqualToExpectedTotal() throws InterruptedException, ExecutionException { long firstNum = 1; long lastNum = 1_000_000; List aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
   .collect(Collectors.toList());
  ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
  long actualTotal = customThreadPool.submit(
   () -> aList.parallelStream().reduce(0L, Long::sum)).get();
  assertEquals((lastNum + firstNum) * lastNum / 2, actualTotal);
}

我們使用ForkJoinPool的構(gòu)造方法并設(shè)定并行級(jí)別為4去創(chuàng)建一個(gè)線程池。要想確定不同環(huán)境的最優(yōu)值(optimal)，我們需要試驗(yàn)一下。一個(gè)好的做法就是，基于你CPU的核數(shù)來(lái)確定并行級(jí)別的數(shù)值。

4.總結(jié)

我們簡(jiǎn)要地看了一下，如何使用一個(gè)自定義的Thread Pool運(yùn)行并行流。只要在正確的環(huán)境中配置了合適的平行級(jí)別，就能在確定的情況下獲得較高的執(zhí)行性能。

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希望本文所述對(duì)大家java程序設(shè)計(jì)有所幫助。