本文主要是介绍java~ForkJoinPool分而致之处理大数据，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！

ForkJoinPool的思想，是将大的集合进行拆分，计算处理之后，再把结果合并，这体现了多核时代的并行计算能力。

集合拆分成元素

  List<Integer> maps = Lists.newArrayList();
  int count = 100;
  for (int i = 0; i < count; i++) {
      maps.add(i);
  }
  StopWatch stopWatch = new StopWatch();
  stopWatch.start();
  List<Integer> odds = new ArrayList<>();
  ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(10);
  forkJoinPool.submit(() -> {
      maps.parallelStream()
              .forEach(map -> {
                  if (map % 2 == 0) {
                      odds.add(map);
                      try {
                          Thread.sleep(1);
                      } catch (InterruptedException e) {
                          throw new RuntimeException(e);
                      }
                  }
              });

  }).join();
  stopWatch.stop();
  logger.info(stopWatch.prettyPrint());

大集合拆分成集合

ListUtil.split使用了hutool框架，5.4.5版本提供了集合拆分功能

//fork集合
List<List<Integer>> jihe = new ArrayList<>();
jihe = ListUtil.split(maps, 9);
List<List<Integer>> finalJihe = jihe;
forkJoinPool.submit(() -> {
    finalJihe.parallelStream()
            .forEach(map -> {
                logger.info("map size:{}", map.size());
            });
}).join();

这篇关于java~ForkJoinPool分而致之处理大数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！