使用并行处理提升 java 函数性能的方法：识别可并行化的代码部分。创建并行流。使用并行操作，例如 foreach()、map() 和 filter()。指定并发级别。该方法可显著提高计算密集型函数的性能，实战案例显示并行版本比非并行版本快约 7 倍。
如何使用并行处理提升 Java 函数性能
在 Java 中使用并行处理可以显著提高计算密集型函数的性能。通过将任务拆分成较小的部分并在多个内核上同时执行它们，可以实现并行处理。
步骤：
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- 识别可并行的代码部分：找出可以同时执行而不会干扰彼此的部分。
-
创建并行流：使用
java.util.stream.Stream.parallel()创建一个并行流。 -
使用并行操作：对流进行并行操作，例如
forEach()、map()和filter()。 -
指定并发级别：通过设置
java.util.concurrent.ForkJoinPool.commonPool().setParallelism()，可以指定并行线程数。
实战案例：
// 未并行化的代码 public static ListdoubleList(List list) { List doubled = new ArrayList<>(); for (int num : list) { doubled.add(num * 2); } return doubled; } // 并行化代码 public static List doubleListParallel(List list) { return list.parallelStream() .map(num -> num * 2) .collect(Collectors.toList()); }
性能比较：
使用基准测试工具，对上述两个函数进行性能比较。对于一个包含 100 万个整数的列表，并行版本在 8 核系统上比非并行版本快大约 7 倍。
需要注意的是，并非所有函数都适合并行处理。当任务依赖于彼此或无法轻松拆分为较小部分时，并行处理可能不会提供显著的性能提升。
