parallelStream()并行滥用的后果 |
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背景
对于java开发从业人员来说，并发编程是绕不开的话题，juc并发包下提供了一系列多线程场景解决方案。 随着jdk1.8的普及，多线程处理问题，除了使用使用线程池(ExecutorService)，很多人选择了parallelStream() 并行流，底层使用forkjoin实现并行处理。 那么并行和并发又有什么区别？究竟改如何选择？滥用时又会有什么影响？ 这些问题我分以下几篇文章进行详细说明： 1. 多线程并发和并行的区别 2. parallelStream()并行滥用的后果 (本文) 3. forkjoin和forkjoinpool讲解 4. 线程池正确用法 坑点挨个举例 线程不安全随着java8 stream的普及，很多人开始使用并行流parallelStream()，进行并行计算，很多人会忽略一个问题： parallelStream()加入这行代码，就成了多线程，HaashMap线程不安全，会导致各种多线程问题。 // 线程不安全的错误例子 HashMap hashMap = new HashMap(); numList.parallelStream().forEach(curr -> { hashMap.put(curr); }); // 应该使用ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap(); numList.parallelStream().forEach(curr -> { concurrentHashMap.put(curr); }); 公共commonPool导致程序卡顿cpu和内存都正常的情况下，生产环境遇到一次，脚本卡住几个小时才执行完，线程堆栈分析发现在下面代码线程进入waiting状态，而且是偶发。 parallelStream()底层用的ForkJoinPool.commonPool();进行并行计算。代码中多个脚本同时用到parallelStream时，会共用线程池，一个脚本io慢，其他脚本都等等，用到的脚本越多，卡的时间越长。 这一点非常重要：大部分人使用parallelStream不知道底层原理，把parallelStream当做多线程使用，这个非常危险，用的地方越多，程序卡顿时间越长。 // 脚本a aaaList.parallelStream().forEach(curr -> { // 大量数据库查询等脚本代码 }); // 脚本b bbbList.parallelStream().forEach(curr -> { // 大量数据库查询等脚本代码 }); 并行代码中Threadlocal失效java开发中，我们经常会用到Threadlocal。parallelStream()是一个隐式线程池，比如：读写分离的连接名称、request通用获取等等，并行代码块中都将失效。 parallelStream()正确用法 cpu密集型的运算 parallelStream底层使用和cpu核数一样多的ForkJoinPool并行计算，适合cpu密集型业务直接使用。 // 正常使用即可，并行为计算而生 aaaList.parallelStream().forEach(curr -> { // 正常编写业务代码 }); io密集的多线程场景 首先io密集场景适合使用线程池，不建议使用parallelStream() 如果非要使用，可以做如下优化： io密集的业务，消耗cpu较少，出现慢sql等场景会导致线程等待，不能使用默认ForkJoinPool.commonPool()，自定义ForkJoinPool。 // 并行代码放到ForkJoinPool中执行，就不再使用公共ForkJoinPool.commonPool() ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); forkJoinPool.execute(() -> { aaaList.parallelStream().forEach(curr -> { // 正常编写业务代码 }); }); 注意事项总结 并行代码块中需要使用AtomicInteger、ConcurrentHashMap等线程安全类。parallelStream默认使用的commonPool，在io密集场景下不可大量使用数量级小的计算就别用并行了，cpu切换耗时反而慢在用到threadlocal的情景下，谨慎使用parallelStream和线程池，多线程中无法获取主线程的threadlocal。如果完全不懂parallelStream底层原理，建议不要使用 |
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