我正在Java中试验并行流，为此我有以下代码来计算n之前的素数。基本上我有两种方法calNumberOfPrimes(longn)-4种不同的变体isPrime(longn)-2种不同的变体实际上，我对上述每种方法都有2种不同的变体，一种使用并行流的变体，另一种不使用并行流的变体。//itselfusesparallelstreamandcallsparallelvariantisPrimeprivatestaticlongcalNumberOfPrimesPP(longn){returnLongStream.rangeClosed(2,n).parallel().filter(i->
我想全局替换Java并行流默认使用的公共(public)线程池，例如，IntStream.range(0,100).parallel().forEach(i->{doWork();});我知道可以通过将此类指令提交到专用线程池来使用专用ForkJoinPool(请参阅CustomthreadpoolinJava8parallelstream)。这里的问题是是否可以用一些其他实现(例如Executors.newFixedThreadPool(10))替换常见的ForkJoinPool？是否可以通过某些全局设置(例如某些JVM属性)来实现？备注:我之所以喜欢替换F/Jpool，是因为它似乎
默认情况下，Java流由commonthreadpool处理，它是用默认参数构造的。正如在anotherquestion中回答的那样，可以通过指定自定义池或设置java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism系统参数来调整这些默认值。但是，我一直无法通过这两种方法中的任何一种来增加分配给流处理的线程数。例如，考虑下面的程序，它处理包含在其第一个参数中指定的文件中的IP地址列表，并输出解析的地址。在具有大约13000个唯一IP地址的文件上运行此程序，我看到使用OracleJavaMissionControl的线程只有16个。其中，只
我注意到，如果我使用StreamEx库通过自定义ForkJoinPool并行处理我的流，如下所示-后续操作会在该池的并行线程中运行。但是，如果我添加一个map()操作并并行生成流-仅使用池中的一个线程。下面是演示此问题的最小工作示例的完整代码(没有所有导入)。executeAsParallelFromList()和executeAsParallelAfterMap()方法之间的唯一区别是在.parallel()之前添加了.map(...)调用。importone.util.streamex.StreamEx;publicclassParallelExample{privatestati
我正在使用jsr166yForkJoinPool在线程之间分配计算任务。但我显然一定做错了什么。如果我创建并行度>1的ForkJoinPool(默认为Runtime.availableProcessors()；我一直在使用2-8个线程)，我的任务似乎可以完美运行。但是，如果我创建并行度=1的ForkJoinPool，我会在不可预测的迭代次数后看到死锁。是的-设置parallelism=1是一种奇怪的做法。在这种情况下，随着线程数的增加，我正在分析并行算法，我想将并行版本与单线程运行与基线串行实现进行比较，以便准确确定并行实现的开销.下面是一个简单示例，说明了我遇到的问题。“任务”是对固
我的程序通过分而治之的方法搜索问题的解决方案(任何解决方案)，使用递归和RecursiveTasks实现:我为第一个分支分配了一个任务除法，然后递归到第二个分支:如果第二个分支找到了解决方案，那么我取消第一个分支，否则我等待它的结果。这可能不是最优的。一种方法是让任何已启动的任务在找到解决方案时抛出异常。但是，我将如何取消所有已启动的任务？取消任务是否也会取消所有子任务？ 最佳答案 您可以使用任务管理器的简单方法。例如:publicclassTaskManager{privateList>tasks;publicTaskManage
我创建了一个并行度为25的自定义ForkJoinPool。customForkJoinPool=newForkJoinPool(25);我有一个包含700个文件名的列表，我使用这样的代码从S3并行下载文件并将它们转换为Java对象:customForkJoinPool.submit(()->{returnfileNames.parallelStream().map((fileName)->{Loggerlog=Logger.getLogger("ForkJoinTest");longstartTime=System.currentTimeMillis();log.info("Start
通常当使用Java8的parallelStream()时，结果是通过默认的、通用的fork-join池(即ForkJoinPool.commonPool())执行。这显然是不可取的，但是，如果一个人的工作远非CPU限制，例如可能大部分时间都在等待IO。在这种情况下，人们会希望使用一个单独的池，其大小根据其他标准(例如，任务实际使用CPU的时间可能有多少)。没有显而易见的方法让parallelStream()使用不同的池，但有一种方法，详述here.不幸的是，该方法需要从fork-join池线程调用并行流上的终端操作。这样做的缺点是，如果target-fork连接池完全忙于现有工作，整个
我想了解在Javafork-join池中处理任务的顺序。到目前为止，我在文档中找到的唯一相关信息是关于一个名为“asyncMode”的参数，“如果此池对fork任务使用本地先进先出调度模式，则该参数为真从未加入”。我对这个说法的解释是每个worker都有自己的taskqueue；worker从自己队列的前面接任务，或者如果他们自己的队列是空的，则从其他worker队列的后面偷走任务；如果asyncMode为true(resp.false)，工作人员将新fork的任务添加到自己队列的后面(resp.front)。如果我的理解有误，请指正!现在，这提出了几个问题:1)加入的fork任务的顺
运行5-6小时后，我从spark-driver程序中收到以下错误。我正在使用Ubuntu16.04LTS和open-jdk-8。Exceptioninthread"ForkJoinPool-50-worker-11"Exceptioninthread"dag-scheduler-event-loop"Exceptioninthread"ForkJoinPool-50-worker-13"java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava
