Java 8并行流：必备技巧

Java 8 并行流（parallel stream）采用共享线程池，对性能造成了严重影响。可以包装流来调用自己的线程池解决性能问题。

问题

Java 8 的并行流可以让我们相对轻松地执行并行任务。

myList.parallelStream.map(obj -> longRunningOperation())

但是这样存在一个严重的问题：在 JVM 的后台，使用通用的 fork/join 池来完成上述功能，该池是所有并行流共享的。默认情况，fork/join 池会为每个处理器分配一个线程。假设你有一台16核的机器，这样你就只能创建16个线程。对 CPU 密集型的任务来说，这样是有意义的，因为你的机器确实只能执行16个线程。但是真实情况下，不是所有的任务都是 CPU 密集型的。例如：

myList.parallelStream       .map(this::retrieveFromA)     .map(this::processUsingB)     .forEach(this::saveToC)    myList.parallelStream       .map(this::retrieveFromD)     .map(this::processUsingE)     .forEach(this::saveToD)

这两个流很大程度上是受限于IO操作，所以会等待其他系统。但这两个流使用相同的（小）线程池，因此会相互等待而被阻塞。这个非常不好，可以改进。我们以一个流为例：

final List<Integer> firstRange = buildIntRange();       firstRange.parallelStream().forEach((number) -> {        try {           // do something slow           Thread.sleep(5);        } catch (InterruptedException e) { }  });

完整的代码可以在gist上查看。

在执行期间，我获取了一份线程dump的文件。这是相关的线程（在我的Macbook上）：

ForkJoinPool.commonPool-worker-1    ForkJoinPool.commonPool-worker-2    ForkJoinPool.commonPool-worker-3    ForkJoinPool.commonPool-worker-4

现在，我要并行的执行这两个并行流（对于那些不是以英语为母语的人士，我感到非常抱歉！）

Runnable firstTask = () -> {       firstRange.parallelStream().forEach((number) -> {        try {           // do something slow           Thread.sleep(5);        } catch (InterruptedException e) { }     });  };    Runnable secondTask = () -> {       secondRange.parallelStream().forEach((number) -> {        try {           // do something slow           Thread.sleep(5);        } catch (InterruptedException e) { }     });  };  // run threads

完整的代码可以在gist上查看。

这次我们再看一下线程dump文件：

ForkJoinPool.commonPool-worker-1    ForkJoinPool.commonPool-worker-2    ForkJoinPool.commonPool-worker-3    ForkJoinPool.commonPool-worker-4

正如你所见，结果是一样的。我们只使用了4个线程。

一种变通方案

正如我所提到的，JVM 后台使用 fork/join 池，在 ForkJoinTask 的文档中，我们可以看到：

如果合适，安排一个异步执行的任务到当前正在运行的池中。如果任务不在inForkJoinPool()中，也可以调用ForkJoinPool.commonPool()获取新的池来执行。

让我试一试……

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(3);    forkJoinPool.submit(() -> {        firstRange.parallelStream().forEach((number) -> {          try {              Thread.sleep(5);          } catch (InterruptedException e) { }      });  });    ForkJoinPool forkJoinPool2 = new ForkJoinPool(3);    forkJoinPool2.submit(() -> {        secondRange.parallelStream().forEach((number) -> {          try {              Thread.sleep(5);          } catch (InterruptedException e) {          }      });  });

完整的代码可以在gist上查看。

现在，我们再次查看线程池：

ForkJoinPool-1-worker-1    ForkJoinPool-1-worker-2    ForkJoinPool-1-worker-3    ForkJoinPool-1-worker-4    ForkJoinPool-2-worker-1    ForkJoinPool-2-worker-2    ForkJoinPool-2-worker-3    ForkJoinPool-1-worker-4

因为我们创建自己的线程池，所以可以避免共享线程池，如果有需要，甚至可以分配比处理机数量更多的线程。

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(<numThreads>);