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Java函数式编程的并行计算与多线程比较

来源:图灵教育
时间:2024-10-08 17:31:11

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函数式编程的并行计算与多线程比较

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:

特征 并行计算 多线程 操作 操作大数据集 管理单个任务 并发性 高度并发 低度并发 创建 容易创建 需要创建一个显式线程 同步 自动同步 需要手动同步 性能 一般性能较高 具体任务性能较高

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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