如何高效的使用并行流

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发布于: 2020 年 11 月 30 日
在Java7之前想要并行处理大量数据是很困难的，首先把数据拆分成很多个部分，然后把这这些子部分放入到每个线程中去执行计算逻辑，最后在把每个线程返回的计算结果进行合并操作；在Java7中提供了一个处理大数据的fork/join框架，屏蔽掉了线程之间交互的处理，更加专注于数据的处理。
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Fork/Join框架Fork/Join框架采用的是思想就是分而治之，把大的任务拆分成小的任务，然后放入到独立的线程中去计算，同时为了最大限度的利用多核CPU，采用了一个种工作窃取的算法来运行任务，也就是说当某个线程处理完自己工作队列中的任务后，尝试当其他线程的工作队列中窃取一个任务来执行，直到所有任务处理完毕。所以为了减少线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行；在百度找了一张图
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使用RecursiveTask
使用Fork/Join框架首先需要创建自己的任务，需要继承RecursiveTask，实现抽象方法
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protected abstract V compute();
实现类需要在该方法中实现任务的拆分，计算，合并；伪代码可以表示成这样：
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if(任务已经不可拆分){
    return 顺序计算结果;
} else {
    1.任务拆分成两个子任务
    2.递归调用本方法，拆分子任务
    3.等待子任务执行完成
    4.合并子任务的结果
}
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Fork/Join实战
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任务：完成对一亿个自然数求和
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我们先使用串行的方式实现，代码如下：
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long result = LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
                .reduce(0, Long::sum);
System.out.println("result：" + result);
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使用Fork/Join框架实现，代码如下：
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public class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long> {
    private long[] numbers;
    private int start;
    private int end;
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    public SumRecursiveTask(long[] numbers) {
        this.numbers = numbers;
        this.start = 0;
        this.end = numbers.length;
    }
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    public SumRecursiveTask(long[] numbers, int start, int end) {
        this.numbers = numbers;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
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    @Override
    protected Long compute() {
        int length = end - start;
        if (length < 20000) {  //小于20000个就不在进行拆分
            return sum();
        }
        SumRecursiveTask leftTask = new SumRecursiveTask(numbers, start, start + length / 2); //进行任务拆分
        SumRecursiveTask rightTask = new SumRecursiveTask(numbers, start + (length / 2), end); //进行任务拆分
        leftTask.fork(); //把该子任务交友ForkJoinPoll线程池去执行
        rightTask.fork(); //把该子任务交友ForkJoinPoll线程池去执行
        return leftTask.join() + rightTask.join(); //把子任务的结果相加
    }
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    private long sum() {
        int sum = 0;
        for (int i = start; i < end; i++) {
            sum += numbers[i];
        }
        return sum;
    }
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    public static void main(String[] args) {
        long[] numbers = LongStream.rangeClosed(1, 100000000).toArray();
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        Long result = new ForkJoinPool().invoke(new SumRecursiveTask(numbers));
        System.out.println("result：" +result);
    }
}
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Fork/Join默认的线程数量就是你的处理器数量，这个值是由Runtime.getRuntime().available- Processors()得到的。 但是你可以通过系统属性java.util.concurrent.ForkJoinPool.common. parallelism来改变线程池大小，如下所示：  System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism","12"); 这是一个全局设置，因此它将影响代码中所有的并行流。目前还无法专为某个 并行流指定这个值。因为会影响到所有的并行流，所以在任务中经历避免网络/IO操作，否则可能会拖慢其他并行流的运行速度
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parallelStream以上我们说到的都是在Java7中使用并行流的操作，Java8并没有止步于此，为我们提供更加便利的方式，那就是parallelStream；parallelStream底层还是通过Fork/Join框架来实现的。
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常见的使用方式
1.串行流转化成并行流
LongStream.rangeClosed(1,1000)
                .parallel()
                .forEach(System.out::println);
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2.直接生成并行流
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 List<Integer> values = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            values.add(i);
        }
        values.parallelStream()
                .forEach(System.out::println);
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正确的使用parallelStream
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我们使用parallelStream来实现上面的累加例子看看效果，代码如下：
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public static void main(String[] args) {
    Summer summer = new Summer();
    LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
            .parallel()
            .forEach(summer::add);
    System.out.println("result：" + summer.sum);
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}
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static class Summer {
    public long sum = 0;
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    public void add(long value) {
        sum += value;
    }
}
运行结果如下：
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运行之后，我们发现运行的结果不正确，并且每次运行的结果都不一样，这是为什么呢？
这里其实就是错用parallelStream常见的情况，parallelStream是非线程安全的，在这个里面中使用多个线程去修改了共享变量sum, 执行了sum += value操作，这个操作本身是非原子性的，所以在使用并行流时应该避免去修改共享变量。
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修改上面的例子，正确使用parallelStream来实现，代码如下：
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long result = LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
        .parallel()
        .reduce(0, Long::sum);
System.out.println("result：" + result);
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在前面我们已经说过了fork/join的操作流程是：拆子部分，计算，合并结果；因为parallelStream底层使用的也是fork/join框架，所以这些步骤也是需要做的，但是从上面的代码，我们看到Long::sum做了计算，reduce做了合并结果，我们并没有去做任务的拆分，所以这个过程肯定是parallelStream已经帮我们实现了，这个时候就必须的说说Spliterator
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Spliterator是Java8加入的新接口，是为了并行执行任务而设计的。
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public interface Spliterator<T> {
    boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);
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    Spliterator<T> trySplit();
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    long estimateSize();
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    int characteristics();
}
tryAdvance: 遍历所有的元素，如果还有可以遍历的就返回ture，否则返回false
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trySplit: 对所有的元素进行拆分成小的子部分，如果已经不能拆分就返回null
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estimateSize: 当前拆分里面还剩余多少个元素
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characteristics: 返回当前Spliterator特性集的编码
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总结要证明并行处理比顺序处理效率高，只能通过测试，不能靠猜测（本文累加的例子在多台电脑上运行了多次，也并不能证明采用并行来处理累加就一定比串行的快多少，所以只能通过多测试，环境不同可能结果就会不同）
数据量较少，并且计算逻辑简单，通常不建议使用并行流
需要考虑流的操作时间消耗
在有些情况下需要自己去实现拆分的逻辑，并行流才能高效
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感谢大家可以耐心地读到这里。
当然，文中或许会存在或多或少的不足、错误之处，有建议或者意见也非常欢迎大家在评论交流。
最后，希望朋友们可以点赞评论关注三连，因为这些就是我分享的全部动力来源🙏
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