性能优化实践：Java代码并行处理问题实例

原创拼搏现实的明天。 2024-12-09 05:09 5阅读 0赞

在Java编程中，并行处理是一种提高程序执行效率的策略。以下是一个简单的并行处理问题实例：

假设我们有一个任务，需要对一组整数进行平方运算。

```java
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 正确的顺序：先计算每个数字的平方
for (Integer num : numbers) {
    System.out.println(num + " 的平方是：" + num * num);
}
```

这种情况下，我们不能直接并行处理，因为每个数都需要单独的平方运算。

然而，如果我们有一个大型数据集，比如从数据库读取的大量记录，我们可以考虑将这些记录分割成多个子任务，然后在多线程环境下并发执行。

以下是一个使用Java 8的Stream API实现的例子：

```java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ParallelSquareExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个数据列表
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用ExecutorService和并行Stream来计算平方
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 使用5个线程
        try {
            List<Future<Integer>>> futures = 
                    numbers.stream()
                            .map(num -> num * num)) // 创建一个平方的任务流
                            .parallel() // 并行处理任务流
                            .collect(Collectors.toList())); // 将结果收集到列表中

List<Integer> result = futures.stream()
                    .map(Future::get))
                    .collect(Collectors.toList()); // 获取每个未来的值

System.out.println("所有数字的平方结果是：");
            result.forEach(num -> System.out.println(num + " 的平方是：" + num * num))));
        } finally {
            executor.shutdown(); // 关闭线程池
            try {
                if (!executor.isTerminated())) { // 如果还有未完成的任务
                    System.err.println("部分任务还在执行，请等待..."); // 输出错误信息并等待
                    executor.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS)); // 等待所有任务完成，超时时间为30秒
                }
            } catch (InterruptedException | TimeoutException e) {
                System.err.println("出现意外情况，请检查代码：", e);
            }
        }
    }
}
```

这个例子展示了如何使用Java 8的Stream API和ExecutorService来并行处理计算平方的任务。