Java8 并行流(parallelStream)原理分析及线程池线数设置

本文主要是介绍Java8 并行流(parallelStream)原理分析及线程池线数设置，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

我们都知道在java 使用strem流做多线程处理是非常方便的。

list.parallelStream().forEach(s -> {
            // 业务处理
        });

但是parallelStream是如何实现多线程处理的呢？其实看源码我们会发现parallelStream是使用线程池ForkJoin来调度的，这里我们可以看源码看到
由于我们使用的 forEach，所以直接看类ForEachOps即可.当然其他方法比如reduce等会有不同的实现类，总的实现类是如下几个

java.util.stream.FindOps.FindOp
java.util.stream.ForEachOps
java.util.stream.MatchOps.MatchOp
java.util.stream.ReduceOps.ReduceOp

里面基本都是调用 evaluateParallel方法

而 ForEachTask 继承关系如下

这里就找到了我们的答案，核心原理就是Fork Join 框架
而ForkJoinPool的默认线程数是CPU核数 - 1，无参构造方法就可以看出

如何设置 ForkJoinPool的线程数呢
这里有如下几种方法

1. 直接构建自己的 ForkJoinPool

CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(20);
        int cpu = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        System.out.println(cpu);
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(2);
        List<Integer> list = IntStream.range(0, 20).boxed().collect(Collectors.toList());
        pool.submit(() -> {
            list.parallelStream().forEach(s -> {
                // 业务处理
                System.out.println("thread:" + Thread.currentThread().getName() + "value" + s);
                countDownLatch.countDown();
            });
        });
        countDownLatch.await();

可以看到始终只有2两个线程

• 使用参数设置

System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "5");

demo验证

System.setProperty(
                "java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "5");
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);
        List<Integer> list = IntStream.range(0, 20).boxed().collect(Collectors.toList());
        list.parallelStream().forEach(s -> {
            // 业务处理
            System.out.println("thread:" + Thread.currentThread().getName() + "value" + s);
            countDownLatch.countDown();

        });
        countDownLatch.await();
        int poolSize = ForkJoinPool.commonPool().getPoolSize();
        System.out.println("Pool size: " + poolSize);

这里比较奇怪是设置了5个线程，虽然只有5个，但是主线程也加入了执行，这里暂时不做详细研究，有知道的欢迎留言

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