(非百度问题,AI 智障)线程隔离在同一个应用(即同一个进程)创建两个线程池,在其中一个线程池中有线程使用了 parallelStream()并行流,这样怎么合理处理才能合理利用资源(即如何配置,假设 cpu,内存,举例谢谢)。求知贴
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tuotuolala 169 天前
线程隔离在同一个应用中创建两个线程池,并在其中一个线程池中使用 parallelStream() 来处理并行流,确实需要注意资源的合理分配和配置。下面是一些关键点和配置建议:
1. 理解 parallelStream() Java 中的 parallelStream() 使用默认的 ForkJoinPool ,其线程数量默认等于机器的 CPU 核心数(通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 获得)。但是,如果你在应用中创建了自己的线程池,则需要注意不要过度消耗系统资源。 2. 配置自定义线程池 为了避免 parallelStream() 使用默认的全局 ForkJoinPool 可能引起的资源争用,你可以为并行流指定一个自定义的 ForkJoinPool 。示例配置如下: java 复制代码 ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(nThreads); // nThreads 是你想要设置的线程数 customThreadPool.submit(() -> { list.parallelStream().forEach(element -> { // 处理逻辑 }); }).join(); 在这种配置中,nThreads 可以根据你的应用需求和服务器的硬件配置(如 CPU 核心数和内存大小)来决定。 3. 资源考量 CPU 核心数:通常,线程池的大小应该根据你的 CPU 核心数来设置。一个经验法则是设置线程数为 CPU 核心数的一到两倍。 内存:确保每个线程的堆栈大小和预期的内存消耗在可接受范围内,以避免内存溢出。 4. 示例 假设你有一个 4 核 CPU 和足够的内存,可以考虑以下配置: 第一个线程池(用于 I/O 密集型任务):可以设置线程数为 CPU 核心数的两倍,即 8 。 第二个线程池(用于 parallelStream()):可以设置线程数为 CPU 核心数,即 4 。 5. 注意事项 确保对线程池的大小和任务类型有清晰的认识,以便根据任务的 CPU 或 I/O 绑定性来调整。 监控应用的性能和资源消耗,适时调整线程池的配置。 通过这种方式,你可以更合理地利用资源,避免不必要的资源竞争,从而提高应用性能。 |
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tuotuolala 169 天前
来自 chatgpt4
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iosyyy 169 天前
@tuotuolala #2 不要直接引用 ai 内容..
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GeekGao 169 天前
DO
调整并行级别 合理分配线程池大小 LOOP DO 优化数据结构 监控和调优 JVM 参数 LOOP |
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yecao OP @tuotuolala 还是收费的 ai 强些,kimi 只能告诉我方向
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