Optimisation de l'utilisation de l'API Stream en Java pour les grands ensembles de données

Salut à tous,

Je voulais partager un conseil d'optimisation rapide pour ceux qui travaillent avec de grands ensembles de données en Java à l'aide de l'API Stream. J'ai récemment rencontré un goulot d'étranglement en termes de performances dans l'un de mes projets et j'ai découvert que l'utilisation de parallelStream() faisait une différence significative.

Voici un exemple de base :

`**Liste des données = getLargeDataSet();

// Avant : Flux normal
Liste filteredData = data.stream()
.filter(s -> s.contains("mot-clé"))
.collect(Collectors.toList());

//Après : Flux parallèle pour de meilleures performances sur de grands ensembles de données
Liste filteredData = data.parallelStream()
.filter(s -> s.contains("mot-clé"))
.collect(Collectors.toList());**`

En passant à parallelStream(), le temps de traitement pour filtrer de grands ensembles de données a été considérablement réduit sur les processeurs multicœurs. Cependant, soyez prudent lorsque vous utilisez parallelStream() dans des scénarios où la sécurité des threads est un problème ou lorsque vous travaillez avec des ensembles de données plus petits, car la surcharge ne justifie pas toujours le gain de performances.

J'aimerais connaître votre avis ou d'autres suggestions d'optimisation lorsque vous travaillez avec Java Streams !

Bravo !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!