多线程基础原则

Java 代码优化

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

顺序 vs 并行执行

顺序处理 -> 操作依次执行
并行处理 -> 多个操作同时执行

如何实现？

现代 CPU 具有多核
线程：程序执行的最小单元
多线程将工作分配到这些内核

单线程像单车道，车辆需依次前进；多线程像多车道，车辆可并行通行。

使用线程

Thread 类可创建新的执行路径
每个 Thread 可独立执行

Runnable task = () -> {
    System.out.println("Processing on thread: " + 
                       Thread.currentThread().getName());
};

Thread thread = new Thread(task);
thread.start();

Processing on thread: Thread-0

多线程处理

List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
for (int i = 0; i < 4; i++) {
    Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("Processing data on Thread-" + i));
    threads.add(thread);
    thread.start();
}

for (Thread t : threads) {
    t.join(); // Waits for all threads to complete
}

// Processing data on Thread-0
// Processing data on Thread-2
// Processing data on Thread-1
// Processing data on Thread-3

并行流

流（Streams）：Java 8+ 简化并行的特性
自动处理线程创建与管理
两种创建方式：
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

并行流示例

// Sequential processing
List<Integer> result1 = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) {
    result1.add(numbers.get(i) * 2);
}

// Sequential processing with stream
List<Integer> result2 = numbers.stream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());


// Parallel processing with parallel stream
List<Integer> result3 = numbers.parallelStream()
    .map(n -> n * 2)
    .collect(Collectors.toList());

何时使用并行处理

CPU 密集型操作
独立的数据处理
大规模数据集
可用 CPU 内核 > 1
并行化开销不值得用于：
- 小数据集
- 简单操作

小结

使用 Thread 类创建并行执行路径
并行流简化集合处理
效益取决于：
- 负载类型
- 数据规模
- 可用内核数

Passons à la pratique !

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