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
墨染天姬2 小时前
【AI】端侧AIBOX可以部署哪些智能体
人工智能
AI成长日志2 小时前
【Agentic RL】1.1 什么是Agentic RL:从传统RL到智能体学习
人工智能·学习·算法
2501_948114242 小时前
2026年大模型API聚合平台技术评测:企业级接入层的治理演进与星链4SAPI架构观察
大数据·人工智能·gpt·架构·claude
小小工匠3 小时前
LLM - awesome-design-md 从 DESIGN.md 到“可对话的设计系统”:用纯文本驱动 AI 生成一致 UI 的新范式
人工智能·ui
黎阳之光3 小时前
黎阳之光:视频孪生领跑者,铸就中国数字科技全球竞争力
大数据·人工智能·算法·安全·数字孪生
小超同学你好3 小时前
面向 LLM 的程序设计 6:Tool Calling 的完整生命周期——从定义、决策、执行到观测回注
人工智能·语言模型
智星云算力3 小时前
本地GPU与租用GPU混合部署:混合算力架构搭建指南
人工智能·架构·gpu算力·智星云·gpu租用
jinanwuhuaguo3 小时前
截止到4月8日,OpenClaw 2026年4月更新深度解读剖析:从“能力回归”到“信任内建”的范式跃迁
android·开发语言·人工智能·深度学习·kotlin
xiaozhazha_3 小时前
效率提升80%:2026年AI CRM与ERP深度集成的架构设计与实现
人工智能
枫叶林FYL3 小时前
【自然语言处理 NLP】7.2.2 安全性评估与Constitutional AI
人工智能·自然语言处理