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
小Q小Q16 分钟前
cmake编译LASzip和LAStools
人工智能·计算机视觉
yzx99101319 分钟前
基于 Q-Learning 算法和 CNN 的强化学习实现方案
人工智能·算法·cnn
token-go22 分钟前
[特殊字符] 革命性AI提示词优化平台正式开源!
人工智能·开源
cooldream20091 小时前
华为云Flexus+DeepSeek征文|基于华为云Flexus X和DeepSeek-R1打造个人知识库问答系统
人工智能·华为云·dify
Blossom.1184 小时前
使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优
开发语言·人工智能·python·深度学习·目标检测·机器学习·scikit-learn
DFminer6 小时前
【LLM】fast-api 流式生成测试
人工智能·机器人
郄堃Deep Traffic6 小时前
机器学习+城市规划第十四期:利用半参数地理加权回归来实现区域带宽不同的规划任务
人工智能·机器学习·回归·城市规划
GIS小天7 小时前
AI+预测3D新模型百十个定位预测+胆码预测+去和尾2025年6月7日第101弹
人工智能·算法·机器学习·彩票
阿部多瑞 ABU7 小时前
主流大语言模型安全性测试(三):阿拉伯语越狱提示词下的表现与分析
人工智能·安全·ai·语言模型·安全性测试
cnbestec7 小时前
Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景
人工智能·线性代数·触觉传感器