在 java 通过并发流并行计算函数编程,通过创建显式线程实现多线程。 并行计算用于操作大数据集,并发性高,自动同步,性能高,适用于任务特定的并行计算。 多线程用于管理单个任务,并发性低,需要手动同步,性能取决于具体任务。
Java 并行计算函数编程与多线程比较
通过使用不可变数据和纯函数来强调代码的简洁性和可维护性。Java 8 引入了 Lambda 表达式和流 API,使函数编程成为现实。
并行计算
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Java 为并行计算提供以下工具:
- 并行流(ParallelStream): 大数据集的批量处理。
- Fork/Join 框架: 并行计算分解的任务。
- 并发库: 用于创建和管理线程。
多线程
多线程允许一个程序并发执行多个任务。在 Java 以下类别可用于实现多线程:
- Thread: 表示线程。
- Runnable: 由线程执行的代码定义。
比较
并行计算和多线程在某些方面有相似之处,但也有明显的区别:
实战案例
假设我们有一个包含 100 我们需要计算每个元素的平方。
并行计算:
List<Integer> numbers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { numbers.add(i); } long startTime = System.currentTimeMillis(); List<Integer> squares = numbers.parallelStream() .map(n -> n * n) .collect(Collectors.toList()); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Parallel processing took: " + (endTime - startTime) + " ms");
多线程:
List<Integer> numbers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { numbers.add(i); } long startTime = System.currentTimeMillis(); List<Integer> squares = new ArrayList<>(); int numThreads = 4; Thread[] threads = new Thread[numThreads]; for (int i = 0; i < numThreads; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { List<Integer> partialSquares = new ArrayList<>(); for (int j = i; j < numbers.size(); j += numThreads) { partialSquares.add(numbers.get(j) * numbers.get(j)); } synchronized (squares) { squares.addAll(partialSquares); } }); } for (Thread thread : threads) { thread.start(); } for (Thread thread : threads) { thread.join(); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Multi-threaded processing took: " + (endTime - startTime) + " ms");
在这种情况下,由于流量,并行处理比多线程处理快得多 API 能够高效并行处理大数据集。
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