forkjoinpool专题

处理List采用并行流处理时，通过ForkJoinPool来控制并行度失控的问题

在使用parallelStream进行处理list时，如不指定线程池，默认的并行度采用cpu核数进行并行，这里采用ForJoinPool来控制，但循环中使用了redis获取key时，出现失控。具体上代码。 @RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = Application.class)@Slf4jpublic class Fo

【硬刚Java并发】JUC基础（十二）：ForkJoinPool 分支/合并框架

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Java并发部分补充。 1 Fork/Join 框架 Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。 2 Fork/Join 框架与线程池的区别采用 “工作窃取”模式（work-st

ForkJoinPool、CAS原子操作

ForkJoinPool ForkJoinPool是由JDK1.7后提供多线程并行执行任务的框架。可以理解为一种特殊的线程池。 1.任务分割：Fork（分岔），先把大的任务分割成足够小的子任务，如果子任务比较大的话还要对子任务进行继续分割。 2.合并结果：join，分割后的子任务被多个线程执行后，再合并结果，得到最终的完整输出。类似于分治的思想，把大任务一点点拆分为一个个小任务。

Java 7新增的ForkJoinPool多CUP并行执行

在多核时代，程序设计人员不得不开始关注并行编程领域，在Java 7 中，新加入的 Fork/Join 模式是处理并行编程的方法。Fork/Join模式利用多个 CPU 提供的计算资源来协作完成一个复杂的计算任务。在Java 7中，应用ForkJoinPool类把一个任务拆分成多个“小任务”并行计算，再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool类是ExecutorServi

ForkJoinPool在生产环境中使用遇到的一个问题

1、背景在我们的项目中有这么一个场景，需要消费kafka中的消息，并生成对应的工单数据。早些时候程序运行的好好的，但是有一天，我们升级了容器的配置，结果导致部分消息无法消费。而消费者的代码是使用CompletableFuture.runAsync(() -> {while (true){ ..... }}) 来实现的。即：需要消费Kafka topic的个数： 7个，每个线程消费一个to

线程池ForkJoinPool简介

ForkJoinPool线程池最大的特点就是分叉(fork)合并(join)，将一个大任务拆分成多个小任务，并行执行，再结合工作窃取模式(worksteal)提高整体的执行效率，充分利用CPU资源。一. 应用场景 ForkJoinPool使用分治算法，用相对少的线程处理大量的任务，将一个大任务一拆为二，以此类推，每个子任务再拆分一半，直到达到最细颗粒度为止，即设置的阈值停止拆分，然后从最底层

Baeldung Java 周评 | 第五弹（关键词：集合类型 @Autowired、Spring Hateoas、ExecutorService、ForkJoinPool、超媒体标准、断言 SQL）

开篇词在 2014 年二月的开头，尤金的第五篇 Java 周评，诞生了！本读物专栏《Baeldung Java 周评（官方授权）》 Spring 相关为什么我喜欢给集合类型使用 @Autowired 注解？一篇既快捷又方便的介绍，其中不单单涉及到如何一次注入单个 bean - 还包含了通过 Spring DI 来注入多个 bean 的集合。Spring 框架 4.0.1

剖析线程池ForkJoinPool

文章目录一、引言二、ForkJoinPool概述三、工作原理四、案例及分析案例背景案例分析实现五、注意事项六、总结一、引言在并发编程中，线程池是一个常见的工具，用于管理和复用线程，以避免频繁地创建和销毁线程带来的开销。ForkJoinPool是Java中的一个高级线程池，特别适用于执行那些可以分解为更小部分并独立处理的任务。本文将深入剖析ForkJoinPool的工作

一次解决ForkJoinPool日志追踪的辛酸经历

本文主要分享了一次解决ForkJoinPool日志追踪的辛酸经历。历时3个月终于找到通用的解决方案，以此文分享给有需要的你。一、需求背景 1.某日，某同事根据日志ID排查生产环境问题过程中，发现日志不全 2.经排查发现中间有很多线程为ForkJoinPool.commonPool-worker的日志ID是丢失的 3.经代码review，发现这些丢失日志ID的log.info都是在para

java 常⽤的线程池模式ForkJoinPool

用于实现Fork/Join框架。适用于将一个大任务拆分成多个小任务并行处理的情况。使用场景：适用于需要利用多核处理器性能的应用程序，如图像处理、大数据分析等。 import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; public class ForkJoinPo

默认ForkJoinPool引发的Redis lettuceP99升高

背景：推荐系统升级RedisCluster4的SDK后，与之前的redis2.8的jedis客户端相比性能下降，具体表现在对应接口P99升高问题原因：在项目中使用了parallelStream的并行执行，其和lettuce的异步获取结果的CompletableFuture线程共用了一个ForkJoinPool 解决方案：去除对于parallelStream的依赖，使用单独的线程池

肥肥的主管和帅气的小饭饭讨论了下ForkJoinPool

肥肥的主管：小饭饭，了解ForkJoinPool吗帅气的小饭饭：了解啊，Caffeine中默认用到的处理线程池就是这个肥肥的主管：和ThreadPoolExecutor有什么区别吗？帅气的小饭饭：(⊙o⊙)…，这个没了解肥肥的主管：有什么应用场景吗？能引入我们的游戏中吗？有什么弊端吗？帅气的小饭饭：(⊙o⊙)…，我周末研究下以上就是我，帅气的小饭饭被小肥肥刁难的日常了。 ima

ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor区别是什么？

ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor的主要区别体现在任务执行的方式和适用的场景上。任务执行方式：ThreadPoolExecutor是共享队列，所有任务都在一个队列中等待执行。而ForkJoinPool对于每个并行度都有独立的队列，每个任务都会被分配到对应的队列中执行。适用场景：如果需要执行大量独立的任务，且每个任务都比较短，那么ThreadPoolExecutor可

深读源码-java线程系列之ForkJoinPool深入解析

简介随着在硬件上多核处理器的发展和广泛使用，并发编程成为程序员必须掌握的一门技术，在面试中也经常考查面试者并发相关的知识。今天，我们就来看一道面试题：如何充分利用多核CPU，计算很大数组中所有整数的和？剖析单线程相加？我们最容易想到就是单线程相加，一个for循环搞定。线程池相加？如果进一步优化，我们会自然而然地想到使用线程池来分段相加，最后再把每个段的结果相加。

并发编程-线程池ForkJoinPool(二)

Fork/Join框架介绍什么是Fork/Join Fork/Join是一个是一个并行计算的框架，主要就是用来支持分治任务模型。 Fork 对应的是分治任务模型里的任务分解，Join 对应的是结果合并。核心思想：将一个大任务分成许多小任务，然后并行执行这些小任务，最终将它们的结果合并成一个大的结果。应用场景 1、递归分解型任务这类任务通常可以将大任务分解成若干子任务，每