在并行Java流中处理随机数

内容导读

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内容图文

我想从0到50范围内生成5个不同的随机数,然后并行地对它们执行一些操作.当我写这个程序时,程序永远不会结束：

new Random().ints(0, 50)
            .distinct()
            .limit(5)
            .parallel()
            .forEach(d -> System.out.println("s: " + d));

我试图使用peek调试它.我有无限数量的c：行,50 d：行,但是零l：或s：行：

new Random().ints(0, 50)
            .peek(d -> System.out.println("c: " + d))
            .distinct()
            .peek(d -> System.out.println("d: " + d))
            .limit(5)
            .peek(d -> System.out.println("l: " + d))
            .parallel()
            .forEach(d -> System.out.println("s: " + d));

我的实施有什么问题？

解决方法:

首先,请注意.parallel()会更改整个管道的并行状态,因此它会影响所有操作,而不仅仅是后续操作.在你的情况下

new Random().ints(0, 50)
            .distinct()
            .limit(5)
            .parallel()
            .forEach(d -> System.out.println("s: " + d));

是相同的

new Random().ints(0, 50)
            .parallel()
            .distinct()
            .limit(5)
            .forEach(d -> System.out.println("s: " + d));

您不能仅并行化部分管道.它是平行还是不平行.

现在回到你的问题.由于Random.ints是无序流,因此选择了distinct和limit的无序实现,因此它不是this question的重复(其中问题在于有序的不同实现).这里的问题在于无序的limit()实现.为了减少可能的争用,它不检查在不同线程中找到的元素的总数,直到每个子任务获得至少128个元素或上游耗尽(参见implementation,1 << 7 = 128).在你的情况下,上游distinct()发现只有50个不同的元素,拼命遍历输入,希望找到更多,但下游limit()不发信号停止处理,因为它想要在检查之前是否收集至少128个元素达到限制(由于限制小于128,因此不是很聪明).所以要使这个东西工作,你应该至少选择(128 *个CPU数量)不同的元素.在我的4核机器上使用新的Random().ints(0,512)成功,而新的Random().ints(0,511)卡住了. 为了解决这个问题,我建议按顺序收集随机数并在那里创建一个新流：

int[] ints = new Random().ints(0, 50).distinct().limit(5).toArray();
Arrays.stream(ints).parallel()
      .forEach(d -> System.out.println("s: " + d));

我假设你想要执行一些昂贵的下游处理.在这种情况下,并行生成5个随机数并不是很有用.顺序执行时,此部分将更快.

更新：提交了bug report并提交了patch.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的在并行Java流中处理随机数全部内容，希望文章能够帮你解决在并行Java流中处理随机数所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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