所以我有一个列表,我从中获取并行流来填充 map ,如下所示:
Map<Integer, TreeNode> map = new HashMap<>();
List<NodeData> list = some_filled_list;
//Putting data from the list into the map
list.parallelStream().forEach(d -> {
TreeNode node = new TreeNode(d);
map.put(node.getId(), node);
});
//print out map
map.entrySet().stream().forEach(entry -> {
System.out.println("Processing node with ID = " + entry.getValue().getId());
});
此代码的问题在于,当“放置数据”过程仍在进行时(因为它是并行的), map 正在打印出来,因此, map 尚未收到列表中的所有元素.当然,在我的真实代码中,不仅仅是打印出 map ;我使用 map 来利用 O(1) 查找时间。
我的问题是:
如何让主线程等待,以便在打印出 map 之前完成“放置数据”?我试图将“放入数据”放入线程 t 中,并执行 t.start() 和 t.join(),但这没有帮助。
也许在这种情况下我不应该使用并行流?列表很长,我只是想利用并行度来提高效率。
最佳答案
对于此 list.parallelStream().forEach,您违反了 Stream 文档中明确规定的 side-effects 属性。
此外,当您说此代码是在“放置数据”过程仍在进行时打印出 map (因为它是并行的),这是不正确的,因为 forEach 是一个终端操作,它将等待完成,直到它可以处理下一行。你可能会看到这样,因为你正在收集到一个非线程安全的 HashMap 并且一些条目可能不在该映射中......考虑其他方式,如果将来自多个线程的多个条目放入 HashMap 中会发生什么情况?好吧,很多事情都可能会中断,比如丢失条目、不正确/不一致的 map 等。
当然,将其更改为 ConcurrentHashMap 是可行的,因为它是线程安全的,但是您仍然违反了副作用属性,尽管是以一种“安全”的方式。
正确的做法是直接将 collect 到 Map 而无需使用 forEach:
Map<Integer, TreeNode> map = list.parallelStream()
.collect(Collectors.toMap(
NodeData::getId,
TreeNode::new
));
这样,即使是并行处理,一切都会好起来的。请注意,您需要很多(数万个元素)才能从并行处理中获得任何可衡量的性能提升。
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