我解决了一个非常具体的问题，其解决方案似乎是基本的:我的(Spring)应用程序的类加载器层次结构是这样的:SystemClassLoader->PlatformClassLoader->AppClassLoader如果我使用JavaCompleteableFuture来运行线程。线程的ContextClassLoader为:SystemClassLoader->PlatformClassLoader->ThreadClassLoader因此，我无法访问AppClassLoader中的任何类，尽管我必须这样做，因为所有外部库类都驻留在那里。源代码库非常大，所以我不想/不能将所有与线程相
我解决了一个非常具体的问题，其解决方案似乎是基本的:我的(Spring)应用程序的类加载器层次结构是这样的:SystemClassLoader->PlatformClassLoader->AppClassLoader如果我使用JavaCompleteableFuture来运行线程。线程的ContextClassLoader为:SystemClassLoader->PlatformClassLoader->ThreadClassLoader因此，我无法访问AppClassLoader中的任何类，尽管我必须这样做，因为所有外部库类都驻留在那里。源代码库非常大，所以我不想/不能将所有与线程相
当我遇到ForkJoinPool的这个构造函数时，我正在研究关于Fork/Join框架的oracle文档:ForkJoinPool(intparallelism)。文档说这是并行级别，默认情况下等于可用处理器的数量。谁能告诉我如何使用它来提高程序的速度和效率？ 最佳答案 本质上，并行设置告诉ForkJoinPool要使用多少工作线程。默认设置通常是最佳的，但是假设您有一个独立于ForkJoinPool的工作线程，那么您可能会发现将工作线程数设置为处理器数-1比使用所有的处理器。一般来说，提高特定程序的速度和效率的唯一方法是使用不同的
这个问题在这里已经有了答案:ParallelstreamfromaHashSetdoesn'truninparallel(1个回答)关闭6年前。所以我知道，如果您在没有自定义ForkJoinPool的情况下使用parallelStream，它将使用默认的ForkJoinPool，默认情况下，当您拥有处理器时，它会少一个线程。所以，作为statedhere(以及该问题的另一个答案)为了获得更多并行性，您必须:submittheparallelstreamexecutiontoyourownForkJoinPool:yourFJP.submit(()->stream.parallel().
Java5以Executor框架的形式引入了对线程池异步任务执行的支持，其核心是java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor实现的线程池。Java7以java.util.concurrent.ForkJoinPool的形式添加了一个替代线程池。查看它们各自的API，ForkJoinPool在标准场景中提供了ThreadPoolExecutor功能的超集(尽管严格来说ThreadPoolExecutor提供了比ForkJoinPool更多的调优机会)。除此之外，观察到fork/join任务似乎更快(可能是由于工作窃取调度程序)，需要的线程肯定更少(由于非
据我了解ForkJoinPool，该池创建固定数量的线程(默认值:核心数)并且永远不会创建更多线程(除非应用程序通过使用managedBlock)。然而，使用ForkJoinPool.getPoolSize()我发现在一个创建30,000个任务(RecursiveAction)的程序中，ForkJoinPool执行那些任务平均使用700个线程(每次创建任务时都会计算线程数)。这些任务不做I/O，而是纯粹的计算；唯一的任务间同步是调用ForkJoinTask.join()并访问AtomicBoolean，即没有线程阻塞操作。由于我理解的join()不会阻塞调用线程，因此池中的任何线程都没
一、ForkJoinPoolForkJoinPool是JDK7引入的，由DougLea编写的高性能线程池。核心思想是将大的任务拆分成多个小任务（即fork），然后在将多个小任务处理汇总到一个结果上（即join），非常像MapReduce处理原理。同时，它提供基本的线程池功能，支持设置最大并发线程数，支持任务排队，支持线程池停止，支持线程池使用情况监控，也是AbstractExecutorService的子类，主要引入了“工作窃取”机制，在多CPU计算机上处理性能更佳。其广泛用在java8的stream中。从图中可以看出ForkJoinPool要先执行完子任务才能执行上一层任务，所以ForkJo
一、ForkJoinPoolForkJoinPool是JDK7引入的，由DougLea编写的高性能线程池。核心思想是将大的任务拆分成多个小任务（即fork），然后在将多个小任务处理汇总到一个结果上（即join），非常像MapReduce处理原理。同时，它提供基本的线程池功能，支持设置最大并发线程数，支持任务排队，支持线程池停止，支持线程池使用情况监控，也是AbstractExecutorService的子类，主要引入了“工作窃取”机制，在多CPU计算机上处理性能更佳。其广泛用在java8的stream中。从图中可以看出ForkJoinPool要先执行完子任务才能执行上一层任务，所以ForkJo
