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
geneculture12 小时前
《智能通信速分多次传输技术(VDMT)》专利文件的全文汉英双语对照版本
服务器·网络·人工智能·融智学的重要应用·哲学与科学统一性·融智时代(杂志)·人机间性
湘-枫叶情缘12 小时前
AI 编程时代 DDD 的理论重估:一种面向复杂业务与生成式智能的建模语言
人工智能·设计规范
DogDaoDao12 小时前
【GitHub】andrej-karpathy-skills:让 AI 编程助手告别三大通病
人工智能·深度学习·程序员·大模型·github·ai编程·andrej-karpathy
Cosolar12 小时前
一文吃透 LangChain&LangGraph:设计理念、框架结构与内部组件全拆解
人工智能·面试·架构
Joseph Cooper12 小时前
RAG 与 AI Agent:智能体真的需要检索增强生成吗?
数据库·人工智能·ai·agent·rag·上下文工程
LaughingZhu13 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-04-29
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·产品运营
FindYou.13 小时前
机器学习day01(机器学习概述 + KNN算法)
人工智能·机器学习
β添砖java13 小时前
深度学习(17)卷积层里的多输入多输出通道
人工智能·pytorch·深度学习
Cosolar13 小时前
一文了解Transformer架构:大模型的核心基石与实战全攻略
人工智能·面试·架构
Python私教13 小时前
GenericAgent记忆系统深度解析:四层架构如何让AI拥有永不遗忘的大脑
网络·人工智能·架构