3、並行流與串行流 Fork/Join框架

1、並行流概念：

　　並行流就是把一個內容分紅多個數據塊，並用不一樣的線程分別處理每一個數據塊的流。

　　java8中將並行進行了優化，咱們能夠很容易的對數據進行並行操做。Stream API能夠聲明性的經過parallel()與sequential()在並行流與順序流之間進行切換。

2、Fork/Join 框架

　　就是在必要的狀況下，將一個大任務，進行拆分(fork)成若干個小任務（拆到不可再拆時），再將一個個的小任務運算的結果進行 join 彙總。

　　

　　Fork/Join框架與傳統線程池的區別：

　　採用 「工做竊取」模式（work-stealing）：當執行新的任務時它能夠將其拆分分紅更小的任務執行，並將小任務加到線程隊列中，而後再從一個隨機線程的隊列中偷一個並把它放在本身的隊列中。

　　相對於通常的線程池實現,fork/join框架的優點體如今對其中包含的任務的處理方式上.在通常的線程池中,若是一個線程正在執行的任務因爲某些緣由沒法繼續運行,那麼該線程會處於等待狀態，

　　而在fork/join框架實現中,若是某個子問題因爲等待另一個子問題的完成而沒法繼續運行.那麼處理該子問題的線程會主動尋找其餘還沒有運行的子問題來執行.這種方式減小了線程的等待時間,提升了性能。

　　Fork/Join實現例子

　　一、使用傳統forkJoin實現　

//計算從start-end之和
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long>{

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 13475679780L;
    
    private long start;
    private long end;
    
    private static final long THRESHOLD = 10000L; //臨界值
    
    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        
        if(length <= THRESHOLD){
            long sum = 0;
            
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            
            return sum;
        }else{
            long middle = (start + end) / 2;
            
            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
            left.fork(); //拆分，並將該子任務壓入線程隊列
            
            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle+1, end);
            right.fork();
            //彙總
            return left.join() + right.join();
        }
        
    }

}

    public void test1(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0L, 10000000000L);
        
        long sum = pool.invoke(task);
        System.out.println(sum);
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("耗費的時間爲: " + (end - start)); //112-1953-1988-2654-2647-20663-113808
    }

 

 　　二、使用java8並行流實現

@Test
    public void test3(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000000000L)
                             .parallel()
                             .sum();
        
        System.out.println(sum);
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("耗費的時間爲: " + (end - start)); //2061-2053-2086-18926
    }