Если в системе работает несколько параллельных стримов, будут ли они использовать один и тот же общий пул потоков

1️⃣ Как кратко ответить

Да, по умолчанию параллельные стримы в Java используют общий пул потоков — ForkJoinPool.commonPool(). Это позволяет эффективно управлять ресурсами и снижать накладные расходы на создание новых потоков.

2️⃣ Подробное объяснение темы

В Java параллельные стримы предоставляют возможность обрабатывать данные в многопоточном режиме, что может значительно ускорить выполнение операций над большими объемами данных. Когда вы используете параллельные стримы, Java автоматически распределяет задачи по нескольким потокам, чтобы использовать преимущества многопроцессорных систем.

Общий пул потоков

По умолчанию, параллельные стримы в Java используют общий пул потоков, называемый ForkJoinPool.commonPool(). Этот пул потоков является частью ForkJoin Framework, который был введен в Java 7 и предназначен для эффективного выполнения задач, которые могут быть разбиты на более мелкие подзадачи.

Почему используется общий пул потоков?

1. Эффективное использование ресурсов: Общий пул потоков позволяет избежать накладных расходов, связанных с созданием и уничтожением потоков. Потоки в пуле могут быть переиспользованы для выполнения различных задач, что снижает затраты на управление потоками.

2. Управление количеством потоков: ForkJoinPool.commonPool() автоматически управляет количеством потоков, основываясь на доступных процессорных ядрах. Это позволяет оптимально распределять задачи между потоками, избегая избыточной нагрузки на систему.

3. Упрощение кода: Использование общего пула потоков упрощает код, так как разработчику не нужно вручную управлять потоками или создавать собственные пулы потоков.

Пример использования параллельных стримов

Рассмотрим пример, где мы используем параллельный стрим для суммирования чисел от 1 до 1,000,000:

import java.util.stream.LongStream;
​
public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Создаем стрим чисел от 1 до 1,000,000
        long sum = LongStream.rangeClosed(1, 1_000_000)
                // Преобразуем стрим в параллельный
                .parallel()
                // Суммируем все числа в стриме
                .sum();
​
        // Выводим результат
        System.out.println("Sum: " + sum);
    }
}

• LongStream.rangeClosed(1, 1_000_000): Создает стрим чисел от 1 до 1,000,000.
• .parallel(): Преобразует стрим в параллельный, что позволяет Java автоматически распределять задачи по потокам из общего пула.
• .sum(): Выполняет суммирование всех чисел в стриме.

Настройка пула потоков

Хотя по умолчанию используется ForkJoinPool.commonPool(), вы можете настроить использование собственного пула потоков, если это необходимо. Это может быть полезно, если вы хотите ограничить количество потоков или изолировать задачи в отдельный пул. Для этого можно использовать метод ForkJoinPool и его метод submit():

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.LongStream;
​
public class CustomThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Создаем собственный пул потоков с 4 потоками
        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
​
        // Используем собственный пул потоков для выполнения параллельного стрима
        long sum = customThreadPool.submit(() ->
                LongStream.rangeClosed(1, 1_000_000)
                        .parallel()
                        .sum()
        ).join();
​
        // Выводим результат
        System.out.println("Sum: " + sum);
​
        // Закрываем пул потоков
        customThreadPool.shutdown();
    }
}

• ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4): Создает собственный пул потоков с 4 потоками.
• customThreadPool.submit(() -> ...): Использует собственный пул потоков для выполнения параллельного стрима.
• .join(): Ожидает завершения выполнения задачи и возвращает результат.

Использование собственного пула потоков позволяет более точно контролировать параллельное выполнение задач, что может быть полезно в специфических сценариях.