高效并发处理共享列表与结果收集的Java教程-java教程-PHP中文网

高效并发处理共享列表与结果收集的Java教程

DDD

发布： 2025-09-09 22:03:01

原创

938人浏览过

高效并发处理共享列表与结果收集的java教程

本文介绍了如何利用Java并发特性，特别是并行流（Parallel Streams），来高效处理共享列表，并将处理结果进行收集。针对耗时操作，通过将列表分割成子列表，并利用并行流并发执行，可以显著提高处理效率。同时，强调了在并发环境下对共享资源进行同步的重要性，并提供了收集处理结果的示例代码。

在处理大量数据时，对列表进行并发处理是提升性能的有效手段。当列表中的每个元素处理过程相对独立，且处理函数耗时较长时，采用并发处理可以显著减少整体处理时间。本文将探讨如何使用Java的并行流（Parallel Streams）来并发处理共享列表，并将处理结果收集起来。

使用并行流进行并发处理

Java 8引入的并行流为我们提供了一种简洁高效的方式来并发处理集合数据。通过将普通流转换为并行流，我们可以让集合中的元素在多个线程上并行执行处理函数。

立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

假设我们有一个Foo类，其中包含一个耗时的handle方法，该方法接收一个List<Bar>类型的子列表作为参数：

class Foo {
    private int len;
    public Foo(int l) { this.len = l; }
    public void process(List<Bar> list) {
        int start = 0;
        int N = len;
        while(start < list.size()) {
            N = Math.min(N, list.size());
            List<Bar> sublist = list.subList(start, N);
            handle(sublist);
            start = N;
            N += len;
        }

    }

    private void handle(List<Bar> sublist) {
        // time consuming code here
        // 模拟耗时操作
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

class Bar {
    // Bar class definition
}

登录后复制

为了并发处理这些子列表，我们可以使用并行流：

List<List<Bar>> sublists = // 将原始列表分割成子列表的逻辑
sublists.parallelStream()
    .forEach(this::handle);

登录后复制

这段代码将sublists转换为并行流，并对每个子列表调用handle方法。由于使用了并行流，handle方法将在多个线程上并发执行，从而提高处理速度。

收集处理结果

表单大师AI

一款基于自然语言处理技术的智能在线表单创建工具，可以帮助用户快速、高效地生成各类专业表单。

查看详情

如果handle方法返回处理结果，我们需要将这些结果收集起来。可以使用map方法将每个子列表的处理结果转换为一个值，然后使用collect方法将这些值收集到一个新的列表中：

List<Result> results = sublists.parallelStream()
    .map(this::handle)
    .collect(Collectors.toList());

登录后复制

其中，Result是handle方法返回的结果类型。Collectors.toList()会将所有结果收集到一个新的List<Result>中。

注意事项

在使用并行流时，需要注意以下几点：

线程安全： handle方法必须是线程安全的。如果handle方法访问共享资源，需要使用适当的同步机制（例如，锁、原子变量）来避免数据竞争。
避免阻塞操作： 尽量避免在handle方法中使用阻塞操作（例如，I/O操作）。阻塞操作会降低并行流的效率，甚至可能导致死锁。
合理选择并行度： 并行流的并行度由ForkJoinPool决定，可以通过System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "your_desired_parallelism")来设置。但并非并行度越高越好，需要根据实际情况进行调整。通常情况下，并行度设置为CPU核心数是一个不错的选择。
数据分割策略： sublists的分割策略也很重要，需要考虑数据均衡性，避免某些线程处理的数据过多，导致整体性能下降。

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用并行流并发处理共享列表，并将处理结果收集起来：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class Foo {
    private int len;

    public Foo(int l) {
        this.len = l;
    }

    public List<Result> process(List<Bar> list) {
        List<List<Bar>> sublists = new ArrayList<>();
        int start = 0;
        while (start < list.size()) {
            int end = Math.min(start + len, list.size());
            sublists.add(list.subList(start, end));
            start = end;
        }

        return sublists.parallelStream()
                .map(this::handle)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private Result handle(List<Bar> sublist) {
        // time consuming code here
        // 模拟耗时操作
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return new Result("Processed " + sublist.size() + " elements");
    }
}

class Bar {
    // Bar class definition
}

class Result {
    private String message;

    public Result(String message) {
        this.message = message;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Result{" +
                "message='" + message + '\'' +
                '}';
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int listSize = 100;
        int sublistSize = 10;
        List<Bar> bars = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < listSize; i++) {
            bars.add(new Bar());
        }

        Foo foo = new Foo(sublistSize);
        List<Result> results = foo.process(bars);

        results.forEach(System.out::println);
    }
}

登录后复制

总结

使用Java的并行流可以方便地并发处理共享列表，并将处理结果收集起来。在实际应用中，需要注意线程安全、避免阻塞操作和合理选择并行度。通过合理地使用并行流，可以显著提高数据处理的效率。

以上就是高效并发处理共享列表与结果收集的Java教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！