Java如何实现并行计算？

java 并行计算可以显著加快应用程序的速度，将任务分配给多个执行线程或过程。主要 api 为 java.util.concurrent 包，包括线程、线程池和并发类，以优化并发访问。实际战斗案例，如并行求和，充分利用多核处理器，通过分解任务和异步执行子任务，大大提高了计算效率。

Java 如何实现并行计算？

在现代计算中，并行计算已成为多核计算的使用 CPU 和 GPU 必要的技术来加速应用程序。Java 提供丰富的 API，使开发人员能够轻松地从并行计算中受益。

基本概念

并行计算涉及将任务分配给多个执行线程或过程。这样，任务就可以同时执行，缩短整体执行时间。Java 主要并行 API 是 java.util.concurrent 包。

线程

线程是一个轻量级的执行单元，共享应用程序的内存空间。您可以通过创建和启动线程并行执行任务。

// 创建线程
Thread thread = new Thread(() -> {
    // 执行的任务
});

// 启动线程
thread.start();

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线程池

集合线程池管理线程，并根据需要自动创建和销毁线程。这有助于提高性能，减少资源消耗。

// 创建一个线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);

// 将任务提交到线程池
executorService.submit(() -> {
    // 执行的任务
});

// 优雅地关闭线程池
executorService.shutdown();

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并发类

Java 还提供并发类，例如 ConcurrentHashMap 和 BlockingQueue，它们已经优化了并行访问。

// 并发创建 HashMap
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

// 插入数据到 HashMap
map.put("key", 10);

// 获取数据从 HashMap
int value = map.get("key");

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实战案例

考虑以下并行求和案例：

public class SumArrayParallel {

    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

        // 使用 ForkJoinPool 分解任务
        ForkJoinPool pool = ForkJoinPool.commonPool();
        int sum = pool.invoke(new SumArrayTask(numbers, 0, numbers.length));

        System.out.println("The sum of the array is: " + sum);
    }

    private static class SumArrayTask extends RecursiveTask<Integer> {

        private int[] numbers;
        private int start;
        private int end;

        public SumArrayTask(int[] numbers, int start, int end) {
            this.numbers = numbers;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {
            int sum = 0;

            // 判断任务是否足够小，直接计算
            if (end - start <= 3) {
                for (int i = start; i < end; i++) {
                    sum += numbers[i];
                }
                return sum;
            }

            // 若任务太大，则分解它
            int mid = (start + end) / 2;
            SumArrayTask leftTask = new SumArrayTask(numbers, start, mid);
            SumArrayTask rightTask = new SumArrayTask(numbers, mid, end);

            // 异步执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();

            // 合并结果等待子任务完成
            return leftTask.join() + rightTask.join();
        }
    }
}

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在这种情况下，我们将数组分解成小块并使用它们 ForkJoinPool 异步并行求和。这种方法充分利用了多核处理器，显著加快了大数组的求和过程。

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