提升 java 框架并发性和并行性的最佳实践:并发性:使用线程安全集合(concurrenthashmap)避免共享可变状态或使用同步机制,最大限度地减少锁的持有时间平行:使用线程池管理线程 fork/join framework 或 executorservice 使用独立任务并行执行 nio 进行并行 io 操作
提升 Java 并行和并行性能指南框架
介绍
在高负载系统中,并发性和平行性对维护应用程序的可伸缩性和响应性至关重要。本文讨论了改进 Java 框架中并发并行性能的有效方法,并提供实战案例说明。
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并发 vs 并行
- 并发:多个线程同时访问共享资源,但执行不同的任务。
- 并行:多线程同时执行相同或相似的任务,通常使用多核处理器。
提高并发性的最佳实践
- 使用线程安全集合:ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap 等集合提供线程安全插入、删除和检索操作。
- 避免共享可变状态:使用不可变对象或同步机制保护可变状态。
- 减少锁持时间:最大限度地减少关键部分的工作量,使用读写锁分离读写操作。
提高并行的最佳实践
- 使用线程池:管理线程的生命周期,限制并发线程的数量。
- 并行处理任务:使用框架 Fork/Join Framework 或 ExecutorService 并行执行独立任务。
- 并行化 IO 操作:利用 NIO(非阻塞 IO)读写数据,从而增加吞吐量。
实战案例
提高并发性能:
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class ConcurrentHashMapExample { private static ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); public static void main(String[] args) { // 并发地写入和读取多个线程的地图 for (int i = 0; i < 1000; i++) { new Thread(() -> map.put(String.valueOf(i), i)).start(); new Thread(() -> System.out.println(map.get(String.valueOf(i)))).start(); } } }
提高并行性能:
import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class ForkJoinExample { private static class SumTask extends RecursiveTask<Long> { private int[] array; private int start, end; public SumTask(int[] array, int start, int end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { if (end - start <= 100) { long sum = 0; for (int i = start; i < end; i++) { sum += array[i]; } return sum; } else { int mid = (start + end) / 2; SumTask leftTask = new SumTask(array, start, mid); SumTask rightTask = new SumTask(array, mid, end); invokeAll(leftTask, rightTask); return leftTask.join() + rightTask.join(); } } } public static void main(String[] args) { int[] array = new int[100000]; for (int i = 0; i < array.length; i++) { array[i] = i; } ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); long sum = pool.invoke(new SumTask(array, 0, array.length)); System.out.println("Sum of the array: " + sum); } }
结论
开发人员可以通过采用这些最佳实践,结合实战案例,有效提高 Java 框架中的并发性和并行性,从而提高其可扩展性和响应性。
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