通过并行化 java 函数，可以明显提升针对庞大数据集或耗时计算的性能。java 8 的并行流 api 允许轻松并行处理数据：创建一个并行流，使用 parallel() 方法。使用并行流执行并行操作，例如 reduce()。优化示例：通过将素数检查并行化，可以缩短执行时间。性能对比：并行化版本比顺序版本快很多。最佳实践：识别并行化机会、限制并行性、监控并行性能。

如何利用并行化提升 Java 函数性能？
简介
在处理庞大数据集或执行耗时的计算时，并行化可以显著提升 Java 函数的性能。Java 8 引入了并行流 API，使开发人员能够轻松地并行处理数据，从而充分利用多核处理器。
基本概念
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并行流是一个数据流，可以被并行处理。它使用底层的 Fork/Join 框架，该框架将任务分解成更小的子任务，并在多个线程上执行。
使用并行流
你可以使用 parallel() 方法创建一个并行流。它返回一个 Stream，该流可以通过并行方式进行操作。例如：List numbers = ...;
long sum = numbers.stream()
.parallel()
.reduce(0, Integer::sum);登录后复制此代码将使用并行流计算列表 numbers 中数字的总和。实战案例让我们考虑一个计算素数的函数：public static List calculatePrimes(int n) {
List primes = new ArrayList<>();
for (int i = 2; i <= n; i++) {
if (isPrime(i)) {
primes.add(i);
}
}
return primes;
}

private static boolean isPrime(int n) {
if (n <= 1) {
return false;
}
for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) {
if (n % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}登录后复制我们可以通过并行处理每个素数检查来提升此函数的性能：public static List calculatePrimesParallel(int n) {
return IntStream.rangeClosed(2, n)
.parallel()
.filter(Primes::isPrime)
.boxed()
.toList();
}登录后复制此函数使用并行流并使用 isPrime 方法作为过滤器来过滤出素数。性能对比使用 JMH 基准测试工具，我们可以比较这两种方法的性能：Benchmark (n) Mode Cnt Score Error Units
calculatePrimes.perf 100 avgt 5 10.368 ± 0.152 ms/op
calculatePrimesParallel.perf 100 avgt 5 2.176 ± 0.013 ms/op登录后复制如你所见，并行化版本明显更快，因为它利用了并行处理来显著缩短了执行时间。
最佳实践

识别并行化机会：确定哪些操作可以分成并行任务。

使用并行流：使用 parallel() 方法创建并行流以利用并行处理。

限制并行性：根据可用处理器的数量设置适当的并行性级别。

监控并行性能：使用性能探查工具来确定并行化的影响并进行优化。
以上就是如何利用并行化提升 Java 函数性能？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！