使用并行和并发提升 Java 函数性能

本篇文章给大家分享《使用并行和并发提升 Java 函数性能》，覆盖了文章的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

并行和并发可提升 Java 函数性能。并行同时执行多个任务，通过 Thread 类实现；并发在单个线程中交替执行任务，通过 Future 类实现。实战案例演示了使用并行线程对百万元素数组进行排序，显著提升性能。

使用并行和并发提升 Java 函数性能

在现代计算机架构中，利用多核处理器的高并发能力，可以显著提升 Java 应用程序的性能。本文将介绍 Java 中并行和并发的概念，并通过实战案例展示如何使用它们优化函数性能。

并行

并行是指同时执行多个任务，而并发是指同时管理多个任务。在 Java 中，可以通过 Thread 类实现并行，将任务分配给不同的线程并行执行。例如：

// 创建一个包含 100 个任务的列表
List<Task> tasks = createTasks(100);

// 创建一个线程池
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

// 并行执行任务
executor.invokeAll(tasks);

并发

并发是在单个线程中同时执行多个任务，通过使任务交替执行，避免线程上下文切换的开销。在 Java 中，可以使用 Future 类和 CompletableFuture 类实现并发，将任务包装成 Future 对象，并通过 get() 方法异步获取结果。例如：

// 创建一个存放计算结果的列表
List<Future<Integer>> futures = new LinkedList<>();

// 创建一个线程池
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

// 并发执行任务
for (int i = 0; i < 100; i++) {
    futures.add(executor.submit(() -> calculate(i)));
}

// 获取计算结果
for (Future<Integer> future : futures) {
    System.out.println(future.get());
}

实战案例

场景：一个函数需要对一个包含 100 万个元素的数组进行排序。

解决方案：使用并行线程对数组进行分区，每个线程分区域排序，然后再将结果合并。例如：

// 使用 4 个线程
int numThreads = 4;

// 创建一个线程池
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);

// 分区数组
int partitionSize = array.length / numThreads;
int[][] partitions = new int[numThreads][partitionSize];
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
    for (int j = 0; j < partitionSize; j++) {
        partitions[i][j] = array[i * partitionSize + j];
    }
}

// 并行对每个分区进行排序
List<Future<int[]>> futures = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
    futures.add(executor.submit(() -> sortPartition(partitions[i])));
}

// 合并排序结果
int[] result = new int[array.length];
int index = 0;
for (Future<int[]> future : futures) {
    int[] sortedPartition = future.get();
    for (int number : sortedPartition) {
        result[index++] = number;
    }
}

结论：

通过使用并行和并发，Java 程序员可以充分利用多核处理器的能力，提升函数性能。并行适合于需要同时执行多项独立任务的情况，而并发适合于需要交替执行多项相关任务的情况。采用合适的并行或并发技术，可以显著提高应用程序的整体性能。

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