以下代码片段是获取目录列表、对每个文件调用提取方法并将生成的药物对象序列化为xml的方法的一部分。try(Streampaths=Files.list(infoDir)){paths.parallel().map(this::extract).forEachOrdered(drug->{try{marshaller.write(drug);}catch(JAXBExceptionex){ex.printStackTrace();}});}这是完全相同的代码，做完全相同的事情，但使用普通的.list()调用来获取目录列表并调用.parallelStream()结果列表。Arrays.as
JDK8EA现已推出，我只是想适应lambda和新的StreamAPI。我尝试使用并行流对列表进行排序，但结果总是错误的:importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayList();list.add("C");list.add("H");list.add("A");list.add("A");list.add("B");list.add("F");list.add("");list.parallelStr
JDK8EA现已推出，我只是想适应lambda和新的StreamAPI。我尝试使用并行流对列表进行排序，但结果总是错误的:importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayList();list.add("C");list.add("H");list.add("A");list.add("A");list.add("B");list.add("F");list.add("");list.parallelStr
我使用Java8流和并行流编写代码，以实现相同的功能，并使用自定义收集器执行聚合功能。当我使用htop查看CPU使用率时，它会显示所有CPU内核都用于“流”和“并行流”版本。因此，似乎在使用list.stream()时，它也使用了所有CPU。这里，parallelStream()和stream()在多核使用方面的确切区别是什么。 最佳答案 考虑以下程序:importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassFoo{publicstaticvoidmain(String..
我使用Java8流和并行流编写代码，以实现相同的功能，并使用自定义收集器执行聚合功能。当我使用htop查看CPU使用率时，它会显示所有CPU内核都用于“流”和“并行流”版本。因此，似乎在使用list.stream()时，它也使用了所有CPU。这里，parallelStream()和stream()在多核使用方面的确切区别是什么。 最佳答案 考虑以下程序:importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassFoo{publicstaticvoidmain(String..
在JDK8中，当我使用parallelStream时产生了多少个线程？比如在代码中:list.parallelStream().forEach(/**DoSomething*/);如果这个列表有100000个项目，会产生多少个线程？另外，每个线程是否获得相同数量的项目来处理，还是随机分配的？ 最佳答案 Oracle的并行流实现[1]使用当前线程，除此之外，如果需要，还使用构成默认fork连接池ForkJoinPool.commonPool()的线程，它具有默认大小等于CPU内核数的1。可以使用此属性更改公共(public)池的默认大
在JDK8中，当我使用parallelStream时产生了多少个线程？比如在代码中:list.parallelStream().forEach(/**DoSomething*/);如果这个列表有100000个项目，会产生多少个线程？另外，每个线程是否获得相同数量的项目来处理，还是随机分配的？ 最佳答案 Oracle的并行流实现[1]使用当前线程，除此之外，如果需要，还使用构成默认fork连接池ForkJoinPool.commonPool()的线程，它具有默认大小等于CPU内核数的1。可以使用此属性更改公共(public)池的默认大
如果输入大小太小，库automaticallyserializestheexecutionofthemapsinthestream，但这种自动化没有也不能考虑map操作的繁重程度。有没有办法强制parallelStream()真正并行化CPUheavy映射？ 最佳答案 似乎存在根本性的误解。链接的问答讨论了流显然不能并行工作，因为OP没有看到预期的加速。结论是，如果工作负载太小，并行处理没有任何好处，不会自动回退到顺序执行。其实恰恰相反。如果你请求并行，你就会得到并行，即使它实际上降低了性能。在这种情况下，实现不会切换到可能更高效的
我尝试在带有Spring@Transactional注释的DAO中使用parallelStream()并遇到问题:@TransactionalpublicvoidprocessCollection(Collectionobjects){objects.parallelStream().forEach(this::processOne);//throwexception}@TransactionalpublicvoidprocessOne(Objecto){...}工作正确:@TransactionalpublicvoidprocessCollection(Collectionobjec
我想知道为什么Iterable接口(interface)不提供stream()和parallelStream()方法。考虑以下类:publicclassHandimplementsIterable{privatefinalListlist=newArrayList();privatefinalintcapacity;//...@OverridepublicIteratoriterator(){returnlist.iterator();}}它是Hand的一种实现，因为您可以在玩集换式卡牌游戏时手中有牌。基本上它包装了List，确保最大容量并提供一些其他有用的功能。最好直接将其实现为Li
