Wie verwende ich parallele Streams für gleichzeitige Berechnungen in Java?

Wie verwende ich parallele Streams für gleichzeitiges Computing in Java? Erstellen Sie parallele Streams: Verwenden Sie die Methode Stream.parallel(). Vorgänge ausführen: Verwenden Sie parallele Streams, um allgemeine Vorgänge wie Zuordnung, Aggregation und Filterung auszuführen und diese parallel auf jedes Element anzuwenden. Paralleles Rechnen: Parallele Streams führen Vorgänge parallel aus und verbessern so die Leistung, insbesondere bei großen Datenmengen.

So verwenden Sie parallele Streams für gleichzeitige Berechnungen in Java

Einführung

Parallel Streams ist ein leistungsstarkes Tool in Java, mit dem Entwickler Berechnungen in mehreren Threads parallelisieren und so die Leistung verbessern können. In diesem Artikel wird die Verwendung paralleler Streams in Java vorgestellt und ein praktischer Fall zum Verständnis bereitgestellt.

Parallele Streams verwenden

Um parallele Streams zu erstellen, müssen Sie die Methode Stream.parallel() verwenden. Diese Methode gibt einen Stream mit parallelen Ausführungsmöglichkeiten zurück. Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie ein paralleler Stream erstellt wird: Stream.parallel() 方法。此方法返回一个具有并行执行功能的流。以下代码段演示了如何创建并行流：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> parallelStream = numbers.stream().parallel();

使用并行流执行操作

现在您已经创建了并行流，您可以使用常见的流操作来执行并行计算。以下是使用并行流执行一些常见操作的示例：

• 并行映射：使用 map() 方法对每个元素应用一个函数。
• 并行聚合：使用 reduce() 方法将元素合并到单个结果中。
• 并行过滤：使用 filter() 方法过滤掉不满足特定条件的元素。

例如，以下代码段使用并行流将每个数字映射到其平方：

List<Integer> squaredNumbers = parallelStream.map(n -> n * n).toList();

您还可以使用并行流执行更复杂的并行计算。请注意，並行流并不能保证按照特定的顺序执行操作。

实战案例

让我们通过一个实战案例来理解并行流的强大功能。考虑一个需要对大列表的元素执行复杂计算的场景。以下代码段展示了一个计算列表中每个整数因子的程序：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 使用串行流计算因子
List<List<Integer>> factors = numbers.stream()
                                    .map(n -> getFactors(n))
                                    .toList();

// 使用并行流计算因子
List<List<Integer>> parallelFactors = numbers.stream()
                                           .parallel()
                                           .map(n -> getFactors(n))
                                           .toList();

在上面的示例中，getFactors() 是一个计算给定数字因子的方法。通过使用并行流，该程序可以将计算并行化到多个线程，从而显着提高性能，尤其是当列表很大时。

结论

并行流是 Java 中一个强大的工具，它允许开发人员轻松地并行化计算，从而提高性能。通过使用 Stream.parallel()rrreee

🎜Vorgänge mit parallelen Streams ausführen🎜🎜🎜Da Sie nun einen parallelen Stream erstellt haben, können Sie allgemeine Stream-Operationen verwenden, um parallele Berechnungen durchzuführen. Hier sind Beispiele für die Verwendung paralleler Streams zur Ausführung einiger gängiger Operationen: 🎜

• 🎜Parallele Zuordnung: 🎜Verwenden Sie die Methode map(), um eine Funktion auf jedes Element anzuwenden.
• 🎜Parallele Aggregation: 🎜Verwenden Sie die Methode reduce(), um Elemente zu einem einzigen Ergebnis zu kombinieren.
• 🎜Parallele Filterung: 🎜Verwenden Sie die Methode filter(), um Elemente herauszufiltern, die bestimmte Bedingungen nicht erfüllen.

🎜Zum Beispiel verwendet das folgende Codefragment parallele Streams, um jede Zahl ihrem Quadrat zuzuordnen: 🎜rrreee🎜 Sie können parallele Streams auch verwenden, um komplexere parallele Berechnungen durchzuführen. Beachten Sie, dass parallele Streams keine Vorgänge in einer bestimmten Reihenfolge garantieren. 🎜🎜🎜Praktischer Fall🎜🎜🎜Lassen Sie uns die Leistungsfähigkeit des parallelen Streamings anhand eines praktischen Falles verstehen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie komplexe Berechnungen für die Elemente einer großen Liste durchführen müssen. Der folgende Codeausschnitt zeigt ein Programm, das die Faktoren jeder Ganzzahl in einer Liste berechnet: 🎜rrreee🎜 Im obigen Beispiel ist getFactors() eine Methode, die die Faktoren einer bestimmten Zahl berechnet. Durch die Verwendung paralleler Streams kann das Programm Berechnungen auf mehrere Threads parallelisieren und so die Leistung erheblich verbessern, insbesondere wenn die Liste groß ist. 🎜🎜🎜Fazit🎜🎜🎜Parallel Streaming ist ein leistungsstarkes Tool in Java, mit dem Entwickler Berechnungen einfach parallelisieren und so die Leistung verbessern können. Sie können Ihrer Anwendung ganz einfach parallele Funktionalität hinzufügen, indem Sie die Methode Stream.parallel() und allgemeine Stream-Operationen verwenden. 🎜

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