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
米小虾36 分钟前
Loop Engineering —— 循环的设计与自主执行
人工智能·agent
米小虾1 小时前
Harness Engineering —— 系统的安全护栏
人工智能·agent
火山引擎开发者社区1 小时前
积分当钱花,火山引擎开发者激励计划首月消费双倍回馈
人工智能
aqi002 小时前
15天学会AI应用开发(十)把文本嵌入模型换成国产模型
人工智能·python·ai编程
MobotStone2 小时前
为什么在AI时代,“好奇心”成了最值钱的能力?
人工智能
武子康3 小时前
调查研究-200 llama.cpp b9754:一次很小但很关键的 Agent 工具调用修复
人工智能·agent·llama
Ralph_Salar3 小时前
从0到1搭建AI智能支付风控助手Stage1-RAG知识库升级 — 元数据让检索更精准
人工智能
武子康3 小时前
调查研究-199 MCP Zero-Touch OAuth:为什么它是 MCP 进入企业生产的关键门槛?
人工智能·agent·mcp