Mengoptimumkan Penggunaan API Strim dalam Java untuk Set Data Besar

Hai semua,

Saya ingin berkongsi petua pengoptimuman pantas untuk mereka yang bekerja dengan set data yang besar di Java menggunakan API Strim. Baru-baru ini saya mengalami kesesakan prestasi dalam salah satu projek saya dan mendapati bahawa menggunakan parallelStream() membuat perbezaan yang ketara.

Berikut ialah contoh asas:

`**Data senarai = getLargeDataSet();

// Sebelum: Strim biasa
Senarai filteredData = data.stream()
.filter(s -> s.contains("kata kunci"))
.collect(Collectors.toList());

// Selepas: Strim selari untuk prestasi yang lebih baik pada set data yang besar
Senarai filteredData = data.parallelStream()
.filter(s -> s.contains("kata kunci"))
.collect(Collectors.toList());**`

Dengan bertukar kepada parallelStream(), masa pemprosesan untuk menapis set data yang besar berkurangan dengan ketara pada pemproses berbilang teras. Walau bagaimanapun, berhati-hati apabila menggunakan parallelStream() dalam senario di mana keselamatan benang menjadi kebimbangan atau apabila bekerja dengan set data yang lebih kecil, kerana overhed mungkin tidak selalu membenarkan peningkatan prestasi.

Saya ingin mendengar pendapat anda atau cadangan pengoptimuman lain apabila bekerja dengan Java Streams!

Sola!

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan Penggunaan API Strim dalam Java untuk Set Data Besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!