今天就跟大家聊聊有關(guān)如何自定義ForkJoinPool提升并行流 ParallelStream執(zhí)行速度，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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簡介

在 java8 中 添加了流Stream，可以讓你以一種聲明的方式處理數(shù)據(jù)。使用起來非常簡單優(yōu)雅。ParallelStream 則是一個并行執(zhí)行的流，采用 ForkJoinPool 并行執(zhí)行任務(wù)，提高執(zhí)行速度。
     
    下面我們看看2個簡單的示例：

示例1 （list）

Arrays.asList(1,2,3,4,5,6)
	.parallelStream()
	.forEach((value) -> {
		String name = Thread.currentThread().getName();
		System.out.println("示例1 Thread:" + name + " value:" + value);
	});

示例2 （array）

Stream.of(1,2,3,4,5,6)
	.parallel()
	.forEach((value) -> {
		String name = Thread.currentThread().getName();
		System.out.println("示例2 Thread:" + name + " value:" + value);
	});

問題引出

    筆者最近在做一些爬蟲相關(guān)的業(yè)務(wù)，其核心工具已開源 mica-http：https://gitee.com/596392912/mica/tree/master/mica-http ，經(jīng)過2個版本的迭代已經(jīng)發(fā)展成了一個強大非賬號爬蟲利器，趕緊來試試吧。

我們采集了大量的代理 ip 用來供爬蟲使用，其中有個定時任務(wù)每 5 分鐘去檢測代理是否失效，代理 ip 檢測比較費時，我們給每個檢測的請求 設(shè)定了 2s 的超時，這樣單線程的話 1000 個 ip 就得消耗半個多小時，當然筆者在校驗的時候采用的 parallel Stream 簡化開發(fā)。

然后發(fā)現(xiàn)效果并不明顯，代理 ip 數(shù)量上來之后 5 分鐘完全檢測不完，導(dǎo)致任務(wù)堆積。明明用了并發(fā)流為什么沒有明顯的提高執(zhí)行速度呢？

下面我們來看看剛剛的“示例”打印出的信息：

示例1 Thread:main value:4
示例1 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2 value:1
示例1 Thread:main value:6
示例1 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2 value:5
示例1 Thread:main value:3
示例1 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-1 value:2
示例2 Thread:main value:4
示例2 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-3 value:3
示例2 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-2 value:5
示例2 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-4 value:1
示例2 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-5 value:2
示例2 Thread:ForkJoinPool.commonPool-worker-1 value:6

我們可以看到 Parallel Stream，默認采用的是一個 ForkJoinPool.commonPool 的線程池，這樣我們就算使用了 Parallel Stream， 整個 jvm 共用一個 common pool 線程池，一不小心就任務(wù)堆積了，在校驗代理 ip 的時候我們還有采集代理等其他的任務(wù)中也大量使用了并發(fā)流， 這樣也就印證了為什么會任務(wù)堆積了。

解決問題

使用自定義 ForkJoinPool 執(zhí)行速度。示例代碼如下：

// 示例：自定義線程池
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(8);

// 這里是從數(shù)據(jù)庫里查出來的一批代理 ip
List records = new ArrayList<>();

// 找出失效的代理 ip
List needDeleteList = forkJoinPool.submit(() -> records.parallelStream()
	.map(ProxyList::getIpPort)
	.filter(IProxyListTask::isFailed)
	.collect(Collectors.toList())
).join();

// 刪除失效的代理

整個代碼依然比較優(yōu)雅，在使用自定義的 ForkJoin 線程池之后，執(zhí)行速度有了明顯的提升。以前 5 分鐘執(zhí)行不完的任務(wù)現(xiàn)在 2 分鐘之內(nèi)就能全部執(zhí)行完畢。

結(jié)論

java8 的并發(fā)流在大批量數(shù)據(jù)處理時可簡化多線程的使用，在遇到耗時業(yè)務(wù)或者重度使用并發(fā)流不妨根據(jù)業(yè)務(wù)情況采用自定義線程池來提示處理速度。

看完上述內(nèi)容，你們對如何自定義ForkJoinPool提升并行流 ParallelStream執(zhí)行速度有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。