Java函数式编程如何通过减少锁竞争提高并行计算效率？

java 提高函数编程并行计算效率的方法：不可变性： 减少共享数据的并发修改，消除锁竞争需求。纯函数： 不依赖外部状态，确保函数执行是可预测的，无需同步。通过这些方法，函数编程避免了传统的锁竞争问题，提高了多线程应用程序的性能。

Java 通过采用函数编程范式，函数编程可以减少锁竞争，提高并行计算效率。

在多线程并发环境中，同时访问多线程共享数据可能会导致锁竞争。锁竞争会降低并行计算效率，因为线程必须等到其他线程释放锁才能继续执行。

函数编程通过以下方式减少锁竞争：

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• 不可变性： 函数编程中的对象通常是不可变的，消除了共享数据的并发修改，从而减少了锁定竞争的需要。
• 纯函数： 纯函数不依赖于外部状态，也不会修改输入参数。这使得函数执行是可预测的，不需要同步。

考虑以下使用锁的传统用途 Java 并行计算代码：

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.stream.IntStream;

public class TraditionalLocking {

    private static final Lock lock = new ReentrantLock();
    private static int counter = 0;

    public static void main(String[] args) {
        IntStream.range(0, 1000000).parallel().forEach(i -> {
            lock.lock();
            try {
                counter++;
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        });

        System.out.println("Counter: " + counter);
    }
}

使用函数编程重写此代码如下：

import java.util.stream.IntStream;

public class FunctionalProgramming {

    private static int counter = 0;

    public static void main(String[] args) {
        IntStream.range(0, 1000000).parallel().reduce((a, b) -> a + b).ifPresent(i -> counter = i);

        System.out.println("Counter: " + counter);
    }
}

例如：

• IntStream.range(0, 1000000).parallel() 并行流生成一个整数范围。
• reduce((a, b) -> a + b) 使用 reduce() 每一个整数都是平行累积的，本质上是创造了一个纯函数。

通过使用 reduce()代码避免共享变量 counter 并发修改消除了锁竞争。

通过使用函数编程范式，Java 开发人员可以减少锁定竞争，提高并行计算效率。函数编程的不可变性和纯函数特性提供了可预测和无竞争的执行环境，从而提高了多线程应用程序的性能。

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