特殊線程池ForkJoinPool 要合理運用,不是什么樣的任務都拿來用
背景
Java 8 后一般稍微有點經驗的程序員都在工作中更習慣于用流式API: Stream,他可以實現(xiàn)惰性計算(輸出的元素可能并沒有預先存儲在內存中,而是實時計算出來的),一言以蔽之:省內存。
但是我發(fā)現(xiàn)很多開發(fā)者只知其一,不知其二。在使用Stream的parallelStream的時候完全不考慮線程安全問題以及并行流的使用場景。
底層實現(xiàn)
Stream的parallelStream底層是由ForkJoinPool來實現(xiàn)。
ForkJoinPool 和 ThreadPool 的區(qū)別:
ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一個并行計算框架,它是 ThreadPool 的一種特殊形式。它使用 work-stealing 算法,將任務分割成更小的子任務,然后將這些子任務分配給不同的線程執(zhí)行。這種方式可以提高并行計算的效率,特別適合處理遞歸的、分治的任務。
ThreadPool 是一個線程池,它包含一組線程,用于執(zhí)行提交的任務。它通常用于處理大量獨立的、相對較小的任務,比如處理網絡請求、IO 操作等。
使用場景
- ForkJoinPool 適合處理遞歸的、分治的任務,比如歸并排序、快速排序等,為了解決CPU密集型任務設計的。
- ThreadPool 適合處理大量獨立的、相對較小的任務,比如處理網絡請求、IO 操作等,適合I/O 密集型任務。
總結
在遇到處理需要遞歸分解任務的并行計算時候可以考慮ForkJoinPool ,而在處理網絡請求或者IO 操作時用ThreadPool。推薦大家躲在工作中使用Stream。