三、並行流與串行流 Fork/Join框架

一、並行流概念：

　　並行流就是把一個內容分成多個數據塊，並用不同的線程分別處理每個數據塊的流。

　　java8中將並行進行了優化，我們可以很容易的對數據進行並行操作。Stream API可以聲明性的通過parallel()與sequential()在並行流與順序流之間進行切換。

二、Fork/Join 框架

　　就是在必要的情況下，將一個大任務，進行拆分(fork)成若干個小任務（拆到不可再拆時），再將一個個的小任務運算的結果進行 join 匯總。

　　

　　Fork/Join框架與傳統線程池的區別：

　　采用 “工作竊取”模式（work-stealing）：當執行新的任務時它可以將其拆分分成更小的任務執行，並將小任務加到線程隊列中，然后再從一個隨機線程的隊列中偷一個並把它放在自己的隊列中。

　　相對於一般的線程池實現,fork/join框架的優勢體現在對其中包含的任務的處理方式上.在一般的線程池中,如果一個線程正在執行的任務由於某些原因無法繼續運行,那么該線程會處於等待狀態，

　　而在fork/join框架實現中,如果某個子問題由於等待另外一個子問題的完成而無法繼續運行.那么處理該子問題的線程會主動尋找其他尚未運行的子問題來執行.這種方式減少了線程的等待時間,提高了性能。

　　Fork/Join實現例子

　　1、使用傳統forkJoin實現　

//計算從start-end之和
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long>{

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 13475679780L;
    
    private long start;
    private long end;
    
    private static final long THRESHOLD = 10000L; //臨界值
    
    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        
        if(length <= THRESHOLD){
            long sum = 0;
            
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            
            return sum;
        }else{
            long middle = (start + end) / 2;
            
            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
            left.fork(); //拆分，並將該子任務壓入線程隊列
            
            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle+1, end);
            right.fork();
            //匯總
            return left.join() + right.join();
        }
        
    }

}

    public void test1(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0L, 10000000000L);
        
        long sum = pool.invoke(task);
        System.out.println(sum);
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("耗費的時間為: " + (end - start)); //112-1953-1988-2654-2647-20663-113808
    }

 

 　　2、使用java8並行流實現

@Test
    public void test3(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000000000L)
                             .parallel()
                             .sum();
        
        System.out.println(sum);
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("耗費的時間為: " + (end - start)); //2061-2053-2086-18926
    }