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
财迅通Ai1 小时前
商业航天概念领涨A股,航天ETF华安(159267.SZ)收盘上涨1.2%
大数据·人工智能·区块链·中国卫星·航天电子
齐齐大魔王1 小时前
智能语音技术(八)
人工智能·语音识别
许彰午2 小时前
零成本搭建RAG智能客服:Ollama + Milvus + DeepSeek全程实战
人工智能·语音识别·llama·milvus
ZPC82102 小时前
自定义action server 接收arm_controller 指令
人工智能·机器人
迷茫的启明星2 小时前
各职业在当前发展阶段,使用AI的舒适区与盲区
大数据·人工智能·职场和发展
Liqiuyue3 小时前
Transformer:现代AI革命背后的核心模型
人工智能·算法·机器学习
桂花饼3 小时前
AI 视频生成:sora-2 模型快速对接指南
人工智能·音视频·sora2·nano banana 2·claude-opus-4-6·gemini 3.1
GreenTea4 小时前
AI Agent 评测的下半场:从方法论到落地实践
前端·人工智能·后端
冬奇Lab4 小时前
一天一个开源项目(第73篇):Multica - 把 AI 编程智能体变成真正的团队成员
人工智能·开源·资讯