ForkJoinPool的思想，是将大的集合进行拆分，计算处理之后，再把结果合并，这体现了多核时代的并行计算能力。
集合拆分成元素
List<integer> maps = Lists.newArrayList();
int count = 100;
for (int i = 0; i < count; i++) {
maps.add(i);
}
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start();
List<integer> odds = new ArrayList<>();
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(10);
forkJoinPool.submit(() -> {
maps.parallelStream()
.forEach(map -> {
if (map % 2 == 0) {
odds.add(map);
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
});
}).join();
stopWatch.stop();
logger.info(stopWatch.prettyPrint());
</integer></integer>
大集合拆分成集合
ListUtil.split使用了hutool框架，5.4.5版本提供了集合拆分功能
//fork集合
List<list<integer>> jihe = new ArrayList<>();
jihe = ListUtil.split(maps, 9);
List<list<integer>> finalJihe = jihe;
forkJoinPool.submit(() -> {
finalJihe.parallelStream()
.forEach(map -> {
logger.info("map size:{}", map.size());
});
}).join();
</list<integer></list<integer>
Original: https://www.cnblogs.com/lori/p/16532665.html
Author: 张占岭
Title: java~ForkJoinPool分而致之处理大数据
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/576076/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！