java8join
① 利用java8stream如何實現leftjoin操作
在JAVA中,使用Stream流處理數組、Collection等集合類中的元素,可以實現更簡潔、優雅的代碼編寫。例如,從給定句子中返回單詞長度大於5的單詞列表,並按長度倒序輸出,最多返回3個。使用JAVA8及之後版本的Stream流,可以更直觀地實現這一需求。
Stream相較於傳統的foreach方式,其主要優勢體現在代碼的簡潔性和表達力上。Stream流操作可以分為開始管道、中間管道和終止管道三類。通過這些管道,開發者可以利用map、flatMap、peek、foreach等方法對數據進行轉換、過濾、遍歷和終止處理。此外,Stream還支持並行處理,充分利用多CPU硬體提升邏輯執行速度。
Stream的核心概念包括開始管道、中間管道和終止管道,分別用於新建Stream流、對流進行處理並返回新流、執行邏輯處理或返回結果數據。中間管道操作可以疊加,終止管道操作則負責最終結果的生成。
在Stream方法使用中,map和flatMap用於轉換元素,map保持元素個數不變,flatMap將多個元素展開為一個新的Stream。peek和foreach方法用於元素遍歷,但peek屬於中間方法,必須在終止操作後執行,而foreach可以直接執行。filter、sorted、distinct、limit等中間操作方法用於數據篩選、排序、去重和限制結果數量。
Stream終止方法分為簡單結果終止方法(如count、max、min等)和結果收集終止方法(如生成集合、拼接字元串、進行數學運算等)。在使用Stream時,需注意一旦執行了終止操作,後續便不能再次讀取流執行其他操作,以免產生錯誤。
Stream並行流機制通過將流劃分為多個片段並行執行,可以顯著提升邏輯執行速度,但需注意線程安全問題。在並行流終止執行的函數邏輯中,確保線程安全是關鍵。
Stream相較於傳統的foreach方式,其優勢主要體現在代碼簡潔性、表達力和處理效率上。Stream提供了豐富的中間和終止操作方法,以及並行流處理能力,使得開發者能夠編寫出更加高效、易於理解的代碼。
綜上所述,Stream在處理集合類數據時具有明顯優勢。掌握Stream的核心概念和方法,能夠幫助開發者更高效地編寫代碼。實踐是檢驗真理的唯一標准,希望讀者們能夠嘗試在項目中使用Stream,享受更簡潔、高效的編程體驗。如有疑問,歡迎交流探討。
② Java8 parallelStream淺析
在Java8中,lamda表達式和Stream介面的引入顯著簡化了代碼,增強了表達能力,同時也提高了效率。Stream介面中的parallelStream方法提供並發操作的支持,本文將深入探討parallelStream的使用方法。
讓我們先來看看Java文檔對parallelStream的定義。parallelStream允許並行執行操作,簡化了多線程編程。
接下來,我們通過一個例子來直觀感受stream和parallelStream的區別。從執行結果中,我們可以看到stream順序輸出,而parallelStream的輸出順序無序,且parallelStream的執行時間僅為stream的五分之一。這表明在當前測試場景下,parallelStream在性能上表現出色。
parallelStream的性能提升得益於ForkJoin框架和ForkJoinPool的使用。ForkJoin框架是Java7中提供的並行執行框架,其策略為分而治之,即將任務分解為多個子任務並行執行,然後合並結果。
ForkJoin框架與ThreadPoolExecutor的區別在於,ForkJoin框架可以高效處理大量任務,且支持父子依賴關系,而ThreadPoolExecutor則無法支持這種場景。
Java 8在ForkJoinPool中添加了一個通用線程池,用於處理自動並行化任務。這個線程池能夠自動並行化數組排序、元素遍歷等操作。在並行計算邏輯方面,使用ForkJoinPool相較於ThreadPoolExecutor更具有優勢,尤其是在代碼可讀性和代碼量上。
默認的線程數量等於計算機處理器數量,用戶可以通過系統屬性調整此數量:-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism={N}。
我們對代碼進行了調整,將sleep時間改為2ms。執行結果顯示,doParallelStream耗時最多,這表明並不是所有情況下並行執行都能帶來最佳性能。具體場景需通過測試和分析來確定。
並發操作中,線程安全問題不容忽視。一個示例展示了stream.parallel.forEach()中的操作可能不具有線程安全性。解決此問題,可以將集合轉換為同步集合,例如:Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())。
總結,parallelStream提供了並行執行的強大能力,但用戶需根據實際應用場景評估性能,同時注意線程安全問題。