Java8实战-并行数据处理与性能（二）
Java8实战-并行数据处理与性能（一）：https://developer.aliyun.com/article/1535492 运行 ForkJoinSumCalculator 当把 ForkJoinSumCalculator 任务传给 ForkJoinPool 时，这个任务就由池中的一个线程执行，这个线程会调用任务的 compute 方法。该方法会检查任务是否小到足以顺序执...
Java8实战-并行数据处理与性能（一）
并行数据处理与性能 在前面三章中，我们已经看到了新的 Stream 接口可以让你以声明性方式处理数据集。我们还解释了将外部迭代换为内部迭代能够让原生Java库控制流元素的处理。这种方法让Java程序员无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。 例如，在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第...
Java8实战-并行数据处理与性能2
高效使用并行流一般而言，想给出任何关于什么时候该用并行流的定量建议都是不可能也毫无意义的，因为任何类似于“仅当至少有一千个（或一百万个或随便什么数字）元素的时候才用并行流）”的建议对于某台特定机器上的某个特定操作可能是对的，但在略有差异的另一种情况下可能就是大错特错。尽管如此，我们至少可以提出一些定性意见，帮你决定某个特定情况下是否有必要使用并行流。如果有疑问，测量。把顺序流转成并行流轻而易举，....
Java8实战-并行数据处理与性能
并行数据处理与性能在前面三章中，我们已经看到了新的 Stream 接口可以让你以声明性方式处理数据集。我们还解释了将外部迭代换为内部迭代能够让原生Java库控制流元素的处理。这种方法让Java程序员无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。例如，在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。第一，你得明确地把包含....
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