parallelStream()使用注意点

parallelStream()使用中的注意点:

1、并行流如果使用,最好使用自定义的线程池,避免使用默认的线程池,以免千万阻塞或者资源竞争等问题。

2、parallelStream适用的场景是CPU密集型的,假如本身电脑CPU的负载很大,那还到处用并行流就无法起到作用,切记不要再parallelStream操作中使用IO流

3、不要在多线程中使用parallelStream,因为大家都在抢占CPU,是不会提升效果,反而可能加大线程之间切换上下文的开销。

Runtime.getRuntime.availableProcessors()是JDK提供的获取当前系统的可能核心数,而现在多数应用是发布在容器中的,虽然部署的容器是2C4G的,但是ForkJoinPool创建的FokJoinPool可能会创建出几十个线程,因为程序部署在docker容器中,那么获取的是宿主机的CPU核心数。

容器明明分配的是2C,为什么java获取的会是物理机的核心数呢?怎么解决这个问题呢?

1、使用JDKu131以上的版本

2、使用自编译源代码的方式

相关推荐
众趣科技26 分钟前
数字孪生重构智慧园区:众趣科技何以成为 VR 园区领域标杆
人工智能·3d·智慧城市·空间计算
心勤则明1 小时前
Spring AI 会话记忆实战:从内存存储到 MySQL + Redis 双层缓存架构
人工智能·spring·缓存
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家3 小时前
基于GPS/PTP/gPTP的自动驾驶数据同步授时方案
人工智能·机器学习·自动驾驶
长鸳词羡3 小时前
wordpiece、unigram、sentencepiece基本原理
人工智能
ㄣ知冷煖★3 小时前
【GPT5系列】ChatGPT5 提示词工程指南
人工智能
科士威传动3 小时前
丝杆支撑座在印刷设备如何精准运行?
人工智能·科技·自动化·制造
taxunjishu5 小时前
DeviceNet 转 Modbus TCP 协议转换在 S7-1200 PLC化工反应釜中的应用
运维·人工智能·物联网·自动化·区块链
kalvin_y_liu5 小时前
智能体框架大PK!谷歌ADK VS 微软Semantic Kernel
人工智能·microsoft·谷歌·智能体
爱看科技5 小时前
智能眼镜行业腾飞在即,苹果/微美全息锚定“AR+AI眼镜融合”之路抢滩市场!
人工智能·ar
Juchecar8 小时前
LLM模型与ML算法之间的关系
人工智能