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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>);