并行流线程池_使用自定义线程池处理并行数据库流

并行流线程池

并行数据库流

在上一篇文章中，我写了关于使用并行流和Speedment并行处理数据库内容的文章。在许多情况下，并行流可能比通常的顺序数据库流快得多。

线程池

Speedment是一个开源的Stream ORM Java工具包和Runtime Java工具，它将现有数据库及其表包装到Java 8流中。我们可以使用现有的数据库并运行Speedment工具，它将生成与我们使用该工具选择的表相对应的POJO类。 Speedment的一个独特功能是它支持并行数据库流，并且可以使用不同的并行策略来进一步优化性能。默认情况下，并行流是在公共ForkJoinPool上执行的，它们可能会与其他任务竞争。在本文中，我们将学习如何根据自己的习惯执行并行数据库流。
ForkJoinPool，可以更好地控制我们的执行环境。

加速入门

前往GitHub上的开放源Speedment ，学习如何开始Speedment项目。将工具连接到现有数据库确实非常容易。阅读我的
以前的文章提供了有关数据库表和PrimeUtil类的外观的更多信息，如以下示例所示。

在默认的ForkJoinPool上执行

这是我在上一篇文章中讨论的应用程序，它将并行扫描数据库表以查找未确定的素数候选者，然后将确定它们是否为素数，并相应地更新表。看起来是这样的：

Manager<PrimeCandidate> candidatesHigh = app.configure(PrimeCandidateManager.class).withParallelStrategy(ParallelStrategy.computeIntensityHigh()).build();candidatesHigh.stream() .parallel()                                                // Use a parallel stream.filter(PrimeCandidate.PRIME.isNull())                     // Only consider nondetermined prime candidates.map(pc -> pc.setPrime(PrimeUtil.isPrime(pc.getValue())))  // Sets if it is a prime or not.forEach(candidatesHigh.updater());                        // Apply the Manager's updater

首先，我们使用stream().filter(PrimeCandidate.PRIME.isNull())方法在所有候选对象上创建流（使用名为ParallelStrategy.computeIntensityHigh（）的并行策略），其中“ prime” stream().filter(PrimeCandidate.PRIME.isNull()) null 。然后，对每个这样的总理候选人PC，我们无论是“黄金”列设置为true ，如果pc.getValue()是一个主要的或false ，如果pc.getValue()是不是一个素数。有趣的是， pc.setPrime()方法返回实体pc本身，使我们可以轻松地在多个流操作上进行标记。在最后一行，我们通过应用candidatesHigh.updater()函数以检查结果更新数据库。

同样，请确保查看我以前的文章，了解并行策略的详细信息和好处。简而言之，Java的默认并行策略可以很好地满足较低的计算需求，因为它在每个线程上放置了大量初始工作项。 Speedment的并行策略对于中等到较高的计算需求更好地工作，从而将少量工作项布置在参与线程上。

该流将确定完全并行的质数，并且执行线程将使用公共的ForkJoinPool如该图所示（我的笔记本电脑具有4个CPU核心和8个CPU线程）：

共叉联合池

使用自定义执行器服务

正如我们在本文开头所了解的那样，并行流是由Common执行的。
默认情况下， ForkJoinPool 。但是，有时我们想使用我们自己的执行器，也许是因为我们害怕泛滥成灾
ForkJoinPool ，以便其他任务无法正常运行。可以为Speedment（和其他流库）轻松地定义我们自己的执行程序，如下所示：

final ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(3);forkJoinPool.submit(() -> candidatesHigh.stream() .parallel().filter(PrimeCandidate.PRIME.isNull()).map(pc -> pc.setPrime(PrimeUtil.isPrime(pc.getValue()))).forEach(candidatesHigh.updater()); );try {forkJoinPool.shutdown();forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);} catch (InterruptedException ie) {ie.printStackTrace();}

该应用程序代码未经修改，但被包装到一个我们可以控制自己的自定义ForkJoinPool中。在上面的示例中，我们设置了一个只有三个工作线程的线程池。工作线程不与公共ForkJoinPool的线程共享。

使用自定义执行程序服务的线程如下所示：

定制执行器