Lambda表达式之并行和并发

并行和并发是个非常大的概念，也不是一篇文章能够完全的包含，所以这边只能简要概括如何通过Lambda表达式来实现。

 

首先并行和并发是两个不同的概念：

并行英文叫Parallelism，理想情况下，每个线程拥有自己独立的cpu核心，像平行线一样的各自执行自己的任务，多用于CPU密集型的任务；

并发英文叫Concurrency，每个线程不一定拥有独立的cpu核心，每次的执行时间点和执行时间长度由系统调度决定，多用于处理io阻塞型的任务。

 

不恰当的并行或并发编程会降低系统的处理效率。

 

Lambda实现并行编程很容易：

1. 集合可以通过parallelStream()方法获取拥有并行处理能力的Stream；

2. Stream可以通过parallel()方法标记你希望以并行的方式处理。

 

double sum = IntStream.range(1, 1000000)
    .asDoubleStream()
    .parallel()
    .map(x -> Math.sin(x) * Math.sin(x)  + Math.cos(x) * Math.cos(x))
    .sum();

 

并行处理的Stream会自行处理锁的问题，所以不要在没有把握的时候自行加锁，尤其要注意有些方法自带synchronized，并行的效果反而没有顺序执行(sequential)好。

refer Java 8 Stream parallel performance and CPU resource consumption seems really poor compared to serial

 

关于并发，可以参阅最近比较火的响应式编程

http://reactivex.io/

 

这边简要的写个示例：根据iteye用户的rss，来输出博客的标题和链接

class Item {
    public String title;
    public String link;
}

 解析rss

static List<Item> retrieveTitleNLink() {
    List<Item> list = new LinkedList<>();
    try {
        URL url = new URL("http://xuanzhui.iteye.com/rss");
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        connection.addRequestProperty("user-agent",
                "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.93 Safari/537.36");
        BufferedInputStream inputStream = new BufferedInputStream(connection.getInputStream());

        DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
        DocumentBuilder documentBuilder = factory.newDocumentBuilder();
        Document document = documentBuilder.parse(inputStream);
        NodeList itemList = document.getDocumentElement().getElementsByTagName("item");

        for (int i = 0; i < itemList.getLength(); i++) {
            Node node = itemList.item(i);
            NodeList itemChildren = node.getChildNodes();

            Item item = new Item();
            for (int j = 0; j < itemChildren.getLength(); j++) {
                Node child = itemChildren.item(j);

                if (child.getNodeName().equalsIgnoreCase("title"))
                    item.title = child.getTextContent();
                if (child.getNodeName().equalsIgnoreCase("link"))
                    item.link = child.getTextContent();
            }
            list.add(item);
        }

    } catch (IOException | ParserConfigurationException | SAXException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    return list;
}

 接下来是比较核心的代码，先看一下直接用匿名类的写法

public static void main(String[] args) throws IOException {
    Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Item>() {
        @Override
        public void call(Subscriber<? super Item> subscriber) {
            // 要做的就是不断向注册者发送数据
            List<Item> list = retrieveTitleNLink();
            for (int i = 0; i < list.size(); i++)
                subscriber.onNext(list.get(i));
        }
    }).subscribeOn(Schedulers.io()).subscribe(new Action1<Item>() {
        @Override
        public void call(Item item) {
            // 要做的就是不断处理上面发送的数据
            System.out.println("title: " + item.title);
            System.out.println("link: " + item.link);
            System.out.println("*********************");
        }
    });

    System.out.println("should print immediately without being blocked ☺");

    // 这边只是为了主进程等待io进程结束
    System.in.read();
}

 要重点关注subscribeOn(Schedulers.io())，表示新开一个io的进程处理网络请求。

 

然后再看Lambda表达式的写法

public static void main(String[] args) throws IOException {
    Observable
            .create(subscriber -> retrieveTitleNLink().forEach(subscriber::onNext))
            .subscribeOn(Schedulers.io())
            .map(item -> {
                Item tmp = (Item) item;
                return tmp.title + " ====>>> " + tmp.link;
            })
            .subscribe(System.out::println);

    System.out.println("should print immediately without being blocked ☺");

    // 这边只是为了主进程等待io进程结束
    System.in.read();
}

 更详细的用法还得看相关文档。