tuotuolala
191 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。