Quand utiliser les flux parallèles : évaluer les véritables avantages
Les lambdas de Java 8 simplifient l'itération des flux et l'utilisation des flux parallèles. Bien que cela puisse laisser supposer que les flux parallèles améliorent toujours les performances, il est crucial de comprendre leurs implications et de savoir quand le traitement parallèle est vraiment avantageux.
Considérations relatives aux flux parallèles
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Surcharge : Les flux parallèles entraînent une surcharge importante par rapport aux flux séquentiels. La coordination des threads prend beaucoup de temps, il n'est donc pas toujours avantageux d'utiliser le parallélisme.
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Taille des données et temps de traitement : Le parallélisme brille lors du traitement de quantités massives de données ou lorsque le traitement de chaque élément prend du temps. et parallélisable.
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Gloutons d'étranglement en matière de performances : L'identification des problèmes de performances est essentielle avant d'envisager des flux parallèles. Si le goulot d'étranglement n'est pas lié au traitement du flux lui-même, le parallélisme sera inefficace.
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Environnement multithread : Si le processus fonctionne déjà dans un environnement multithread (par exemple, un site Web conteneur), un parallélisme supplémentaire au sein de chaque requête peut être contre-productif.
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Problèmes de synchronisation : Parallèle les flux nécessitent un accès synchronisé aux ressources partagées utilisées par les prédicats et les fonctions. Les effets secondaires doivent être soigneusement pris en compte.
Évaluer votre code
Dans l'exemple fourni, System.out.println() introduit la synchronisation, annulant toute performance potentielle gain du parallélisme.
La mesure est Clé
Les suppositions ne sont pas fiables. Pour déterminer si le parallélisme en vaut la peine, effectuez des mesures pour quantifier l'impact sur votre code spécifique. N’oubliez pas que le parallélisme n’est pas une solution magique ; cela nécessite une évaluation minutieuse et peut ne pas toujours produire les avantages escomptés.
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