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如何在Java中使用Lambda表达式进行并行编程?
2024-09-29 20:12:50
如何在 Java 中使用 Lambda 并行编程表达式
Lambda 表达式为 Java 8 而更高的版本提供了一种强大的方法来简化和编写并行代码。它允许在不创建单独线程的情况下多线程集合。
1. Stream API
Java 中的 Stream API 提供了许多并行操作集合的方法。为了使用并行化,您需要使用它 parallel() 方法如下:
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List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); // 并行处理列表 numbers.parallelStream() .forEach(System.out::println);
2. Fork/Join Framework
Fork/Join 框架可以用来解决更复杂的任务,比如分而治之算法。它提供了一个 ForkJoinPool 允许多线程执行任务:
// 计算每个数字平方的创建任务 List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); Function<Integer, Integer> squareFunc = (n) -> n * n; // 提交任务到 Fork/Join 池 ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); List<Integer> squaredNumbers = pool.invokeAll(numbers.stream() .map(squareFunc) .toList());
实战案例:并行计算文件哈希值
假设你有一个包含多个文件的大文件夹,需要快速计算它们的哈希值。为了显著提高性能,您可以平行这个过程:
import java.io.File; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.security.MessageDigest; public class FileHashing { public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取文件夹中的所有文件 File folder = new File("."); File[] files = folder.listFiles(); // 并行计算文件的哈希值 Path rootPath = Paths.get(""); String[] hashes = Arrays.parallelStream(files) .map(File::toPath) .map(path -> { try { byte[] fileContent = Files.readAllBytes(path); MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5"); return ByteUtils.bytesToHex(md5.digest(fileContent)); } catch (Exception e) { return e.getMessage(); } }) .toArray(String[]::new); // 打印哈希值 for (String hash : hashes) { System.out.println(hash); } } }
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