0x01：并行流定义 并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。...Stream API 可以声明性地通过parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。 流可以是顺序的也可以是并行的。...顺序流的操作是在单线程上执行的，而并行流的操作是在多线程上并发执行的。...但是，当任务涉及到I/O操作并且任务之间不互相依赖时，那么并行化就是一个不错的选择。通常而言，将这类程序并行化之后，执行速度会提升好几个等级。 任务之间是否是独立的？是否会引起任何竞态条件？...由于在并行环境中任务的执行顺序是不确定的，因此对于依赖于顺序的任务而言，并行化也许不能给出正确的结果。
前者会将消息同时发送给所有的Subscriber，实现分布式的并行处理。例如针对订单处理的场景，当顾客下订单后，既需要生成订单，又需要通知库存准备发货，还需要通知卖方和买方。...AKKA提供的事件总线（Event Bus）可以看做是一种运用于特殊场景的消息总线，此时事件即为消息。...在AKKA中，Event Bus被定义为trait，定义了基本的订阅、取消订阅、发布等对应的方法，代码如下所示： trait EventBus { type Event type Classifier...Subscriber = ActorRef protected def compareSubscribers(a: ActorRef, b: ActorRef) = a compareTo b } AKKA...AKKA自身也提供了默认的处理器，可以配置在application.conf文件中： akka { event-handlers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger
一、前言 Java并行流，方便了 并发操作，但是不注意可能会导致问题。...并发太大，压垮后端 假如 ForkJoinPool.commonPool() 线程比较多，并行流集合的元素也比较多时，给下游较大压力 jstack pid | grep -c commonPool 5....不能等待执行完成 submit()：异步执行，返回 ForkJoinTask，需增加 .join() 等待完成 invoke()：等于 submit() + join() 7. spring boot使用Java并行流发送...kafka消息报错 类加载器不一样，详见 spring boot 使用 Java 并行流发送 kafka 消息报错 使用 spring-boot-maven-plugin 打包以后，依赖在 jar里面自定义位置...顺序消费 如 forEachOrdered 会导致没有并发效果 需要并行，还要使用输入顺序的，可考虑把 集合切分成需要的份数，然后 parallelStream() 三、总结 Java并行流，方便了 并发操作
另外，目前为止所有示例都是基于对顺序流的操作，它是单线程顺序执行的，Stream API 还提供了一种更高效的解决方案，那就是并行流，它能够借助多核处理器的并行计算能力，加速数据处理，特别适合大型数据集...所以，本篇我们就来学习一下Parallel Streams（并行流）。...并行流和顺序流的一致性问题 通过以上示例，我们不难发现，并行流和顺序流的API基本都是通用的。...实际上，对于并行流，通过系统内部精确的执行策略，绝大数的终端操作都能产生与顺序流一致的结果。...，特别处理大数据量和计算密集型任务，然而，对于数据量规模较小或涉及IO操作的情况，顺序流可能会更合适，这是因为并行处理涉及线程管理和协调的额外开销，这些开销可能会抵消甚至超过了并行执行带来的性能提升，所以在是否使用并行流之前
而 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看。...并行流 认识和开启并行流 什么是并行流：并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。...并行流 可以大大缩短这个时间。...当然也可以通过 stream.parallel() 将普通流转换成并行流。并行流也能通过 sequential() 方法转换为顺序流。...对于较少的数据量，不建议使用并行流 容易拆分成块的流数据，建议使用并行流 以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表 以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表：
很久之前，xjjdog就有一篇文章，详细分析了为什么不要随便使用并行流，因为里面坑多肉少，还隐藏了很多不为人知的超级恶心的小秘密。...在并行的方法里使用线程不安全的集合类，是Java编程之大忌。 让我们强行去掉这些干扰因素，来模拟这个数据丢失情况。...java.util.concurrent.ForkJoinTask.reportException(ForkJoinTask.java:677) at java.util.concurrent.ForkJoinTask.invoke(ForkJoinTask.java:735) 既然是并行
System.out.println(Stream.concat(Stream.of(1).parallel(), Stream.of(1).parallel()).isParallel()); // true 结论：连接的两个流，...只要其中有一个是并行流，最终的流则为并行流 顺便放一个排序的特征，说明Spliterator特征不受合并影响 System.out.println(Stream.concat(Stream.of(1,
1、并行流（Parallel Streams）： 并行流是一种利用多线程来加速处理集合数据的机制。它通过将数据分割成多个小块，并在多个线程上并行执行操作，从而提高处理速度。...在Java中，我们可以使用`parallel`方法将顺序流转换成并行流。 下面是一个使用并行流的实际案例。...然后，我们使用并行流的`parallelStream`方法将顺序流转换成并行流。接着，通过`mapToLong`方法将每个元素进行平方处理，并使用`sum`方法计算处理后的元素的总和。...需要注意的是，并行流在某些情况下可能会产生额外的性能开销，因此在选择使用并行流时需要根据具体情况进行评估。...并行流适用于多核处理器环境下对数据的分块并行处理，而并发流适用于多线程环境下对数据的非阻塞并发处理。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和场景选择合适的流类型来优化程序的性能。
我们知道，对集合进行计算，可以使用并行和异步的CompletableFuture操作，都可以加快其处理，那么到底该使用并行还是异步呢？...并行流和CompletableFuture 如上篇博客中所讲到的getPrice()方法，使用并行方式处理，代码如下： public List findPricesParallel...然而，CompletableFuture具有一定的优势，因为它允许你对执行器(Executor)进行配置，尤其是线程池的大小，让它以更适合应用需求的方式进行配置，满足程序的要求，而这是并行流API无法提供的...:要么将其转化为并行流，利用map这样的操作开展工作，要么枚举出集合中的每一个元素，创建新的线程，在Completable- Future内对其进行操作。...这种情况不使用并行流的另一个原因是，处理流的 流水线中如果发生I/O等待，流的延迟特性会让我们很难判断到底什么时候触发了等待。
并行流与串行流 1、概述 2、实例 1、概述 并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分 别处理每个数据块的流。 Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并 行操作。...Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。...long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗费的时间为: " + (end - start)); 2、采用并行流计算...，是因为并行流执行的时候会递归将计算进行差分，最后再将拆分的结果合并，会消耗掉一部分时间。...加大数据量，计算从0到10000000000L 1、普通累加和： 2、并行流计算 可以看到，数据已经溢出了，但是我们观察消耗时间可以发现，数据量越大，并行流的优势越明显
并行流是一种可以同时在多个线程上执行操作的流，它将流的元素分割成多个子集，每个子集在不同的线程上独立处理，最后将结果合并。...使用 parallel() 方法可以轻松开启并行流处理模式，无需显式管理线程和同步。...并行流的工作原理并行流处理背后的核心机制主要包括以下几个方面：分割与合并自动流水线化适应性执行策略并行流根据数据集的大小、处理器核心数等因素动态调整并行度和任务划分策略。...使用并行流可以显著加快处理速度，充分利用多核处理器资源。...通过合理使用并行流，开发者可以显著提升大规模数据集处理的性能，充分发挥现代多核处理器的潜力。然而，使用并行流时也应注意避免数据依赖、状态共享等问题，适时进行性能评估与调整。
Stream 接口可以很轻松的就能对数据集执行并行操作。它允许你声明性地将顺序流变为并行流。 另外我们也要关注流是如何在幕后应用Java 7引入的分支/合并框架的。...---- 什么是并行流 前面我们简要地提到了 Stream 接口可以让你非常方便地处理它的元素：可以通过对收集源调用 parallelStream 方法来把集合转换为并行流。...---- 将顺序流转化为并行流 你可以把流转换成并行流，从而让前面的函数归约过程（也就是求和）并行运行——对顺序流调用 parallel 方法： ?...在本例中，流水线会并行执行，因为最后调用的是它。 ---- 配置并行流使用的线程池 看看流的 parallel 方法，你可能会想，并行流用的线程是?哪儿来的？有多少个？怎么自定义这个过程呢？...但要是对这个新版本应用并行流呢？
可能有朋友会好奇，到底是什么场景让并行流起了反作用？ 并行流执行速度一定比串行快吗？...并行流的实现原理 其实问题就出现在并行流的实现上，同一个进程中提交给并行流的Action都会被同一个公共的线程池处理。...也就是说上文构造的代码无论线程池threadPool的线程数开到多大，最终实际处理Action的线程数都由并行流的公共线程池大小决定，这一点我们可以从并行流的源码上看个大概： @Override @SuppressWarnings...并行流比串行更慢的原因 在了解了并行流的实现原理后我们也就能理解为什么在文章开头，针对同一段逻辑，并行流的执行反而比串行慢了。...总结 并行流在的设计是比较讨巧的，其中有三个地方容易采坑 同一个进程提交给并行流的任务都会被同一个公共线程池处理，因此，如果在多线程的环境中使用了并行流，反而会降低并发，使得处理变慢 并行流的公共线程池大小为可用处理器减一
我们可以使用如下方式获取并行流线程数 并行流线程数获取 如果我们需要更改，则可以设置系统属性： System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism
Stream并行流的使用注意事项 Java8提供的流式编程Stream，相信大家每天都在用。但是读过源码的，我猜也没有几个，包括我。...40个请求开启40个并行流parallerStream，40个并行流parallerStream使用同一个只有2个线程的Fork-Join线程池(2核8g机器)，意味着40个请求争抢着执行任务。...刚刚说的例子只是40个并发，实现项目中都是上千上万的并发请求，如果这样使用并行流，服务直接崩掉。...关于stream的并行流parallerStream使用注意事项就说到这。...切记，请不要乱用并行流，在使用之前一定、一定、一定要考虑清楚任务是否耗时，有i/o操作的一定不要使用并行流，有线程休眠的也一定不要使用并行流，原本就只有两个线程，还搞休眠，等着整个服务崩溃咯。
akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。...一个完整的（可运算的）数据流就是一个RunnableGraph。...代表合并处理后的开放型流图。...我们知道：akka-stream的Graph可以用更简单的Partial-Graph来组合，而所有Graph最终都是用基础流图Core-Graph如Source,Flow,Sink组合而成的。...._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream.ActorAttributes._ import akka.stream.stage
---- Pre Java 8 - 并行流计算入门 ---- 正确使用并行流，避免共享可变状态 错用并行流而产生错误的首要原因，就是使用的算法改变了某些共享状态。...要是你想用并行 Stream 又不想引发类似的意外，就必须避免这种情况。 所以共享可变状态会影响并行流以及并行计算,要避免共享可变状态，确保并行 Stream 得到正确的结果。...---- 高效使用并行流 是否有必要使用并行流？ 如果有疑问，多次测试结果。把顺序流转成并行流轻而易举，但却不一定是好事 留意装箱。...那么，如果你需要流中的n个元素而不是专门要前n个的话，对无序并行流调用limit 可能会比单个有序流（比如数据源是一个 List ）更高效。 还要考虑流的操作流水线的总计算成本。...Q值较高就意味着使用并行流时性能好的可能性比较大。 对于较小的数据量，选择并行流几乎从来都不是一个好的决定。并行处理少数几个元素的好处还?
经常有人问: Akka的Actor和Scala的Actor有什么不同？这里的回答是，从actor 模型角度讲，没什么不同，它们都实现了actor model....Akka actors and Scala actors are two implementations of that model....actor X to actor Y will arrive in the order thay were sent There is no difference between Scala and Akka...具体实现的不同请参考附件 我个人学习Akka的Actor的原因是Spark使用Akka作为消息驱动系统
2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...scalaz-stream的运算器是自备的函数式程序，特点是能很好的控制线程使用和进行并行运算。akka-stream的运算器是materializer。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。 在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们可以用许多数据流图组成更大的stream-graph。 akka-stream最简单的完整（或者闭合）线性数据流（linear-stream）就是直接把一个Source和一个Sink相接。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。
温馨提示：Akka 中文指南的 GitHub 地址为「akka-guide」，欢迎大家Star、Fork，纠错。...Akka 简介 欢迎来到 Akka，它是一组用于设计跨越处理器和网络的可扩展、弹性系统的开源库。Akka 允许你专注于满足业务需求，而不是编写初级代码来提供可靠的行为、容错性和高性能。...Akka 对 Actor 模型的使用提供了一个抽象级别，使得编写正确的并发、并行和分布式系统更加容易。Actor 模型贯穿了整个 Akka 库，为我们提供了一致的理解和使用它们的方法。...通过学习 Akka 以及如何使用 Actor 模型，你将能够熟练的使用大量的工具集，这些工具可以在统一的编程模型中解决困难的分布式/并行系统问题，在统一的编程模型中，所有东西都紧密且高效地结合在一起。...---- 英文原文链接：Introduction to Akka.
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