多執行緒基礎原則

Java 程式碼最佳化

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

序列與平行執行

序列處理 → 逐步執行
平行處理 → 多個操作同時執行

怎麼做到？

現代 CPU 具有多核心
執行緒：程式執行的最小單位
多執行緒 將工作分配到多個核心

單一執行緒像單線道，車子必須依序前進；多執行緒像多線道，車輛可同時通行！

使用執行緒

Thread 類別可建立新的執行路徑
每個 Thread 可獨立執行

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

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

Processing on thread: Thread-0

多執行緒操作

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

平行串流（Parallel Streams）

Streams：Java 8+ 功能，簡化平行處理
自動處理執行緒的建立與管理
兩種建立方式：
- collection.parallelStream()
- Stream.of(...).parallel()

平行串流範例

// 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());

何時使用平行處理

CPU 密集的操作
可獨立的資料處理
大型資料集合
可用 CPU 核心數 > 1
下列情況平行化成本可能不划算：
- 小型資料集
- 簡單運算

重點總結

用 Thread 類別建立平行執行路徑
用平行串流簡化集合處理
成效取決於：
- 工作負載型態
- 資料大小
- 可用核心數

一起來練習吧！

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