Java8 のリリースにより、Java は同時プログラミングのサポートをさらに強化しました。その中で最も重要なものは Java8 の同時ストリーム フレームワークです。 Java8 同時ストリームは、大量のデータを処理するときに効率的なパフォーマンスを提供しますが、同時ストリームの使用時にエラーが発生する場合があります。この記事では、Java8 同時ストリームの一般的なエラーと、これらのエラーに対処および回避する方法に焦点を当てます。
1. Java8 同時ストリームの一般的なエラー
Java8 同時ストリームを使用する場合、この例外は、ストリームが閉じられた後にストリーム データにアクセスするとスローされます。これは通常、何らかの操作を行った後にストリームが閉じられた場合に発生しますが、その後、ストリーム データにアクセスしようとした場合にも発生します。このエラーを回避するには、ストリームが不要になったときに必ずストリームを閉じるようにしてください。
もう 1 つのよくある間違いは、Java 8 でのデータの同時ストリーム処理中に例外をスローすることです。これは、ストリーム操作を実行しているスレッドでストリーム処理中に例外が発生したためです。このエラーを回避するには、ストリーム処理中に例外が発生する可能性を最小限に抑える必要があります。
GC オーバーヘッド制限を超えましたは、Java 仮想マシンによってスローされる例外です。通常、メモリ リークがある場合に発生します。またはプロジェクト内のメモリ オーバーフロー。このエラーは、同時ストリームの使用中にシステムでメモリ リークやメモリ オーバーフローなどの問題が発生した場合に発生することがあります。これを回避するには、同時ストリームを使用する前に、プロジェクトにメモリ リークやメモリ オーバーフローの問題がないか確認する必要があります。
2. Java8 同時ストリーム エラーに対処および回避する方法
Java8 同時ストリームを使用する場合は、ストリーム ストリームを直ちに閉じます。 Java 8 固有の try-with-resources ステートメントを使用すると、使用後にストリームが自動的に閉じられるようにすることができます。
例:
try (Stream stream = ...) { // 使用流进行操作 }
これにより、Java は使用後にストリームを自動的に閉じるようになり、「java.lang.IllegalStateException: ストリームが閉じられました」エラーが回避されます。
Java8 同時ストリームの使用時に例外が発生した場合は、その例外を速やかに処理する必要があります。 Java8 が提供する try-catch ステートメントを使用して、例外をキャッチして処理できます。例外を処理するときに複数のスレッドを使用する必要がある場合は、例外を処理するときに必ずスレッド セーフ コードを使用してください。
例:
try { Stream stream = ... // 处理流的操作 } catch (Exception ex) { // 处理异常 }
これにより、ストリームの処理時に例外が即座に処理され、ストリーム処理中にスローされる java.util.concurrent.ExecutionException: Exception エラーが回避されます。
Java8 同時ストリームを使用する場合、大量のメモリを占有する操作は可能な限り最小限に抑える必要があります。 java.lang.OutOfMemoryError: GC オーバーヘッド制限を超えましたエラーを回避するために、ParallelStream (並列ストリーム) または Java8 によって提供されるその他の追加パラメータを使用して同時実行性を調整できます。さらに、メモリ リークやメモリ オーバーフローなどの問題を重要なものとして考慮し、同時ストリームを使用するときにそのようなエラーを回避するために迅速に対処する必要があります。
Java8 同時ストリームを使用する場合は、スレッド セーフ コードを使用する必要があります。ストリーム処理中にロックを使用する必要がある場合は、スレッドの安全性を確保するために必ず適切なロックを使用してください。異なるスレッド間でデータを共有する必要がある場合は、スレッドセーフなコレクションまたはその他のスレッドセーフなメソッドを使用して、データの正確性を確保します。
要約すると、Java8 同時ストリームを使用する場合は、エラーの処理と回避に注意する必要があります。例外の処理、ストリームのクローズ、メモリの管理、スレッドの安全性の確保に関しては、可能な限りエラーを回避するための適切な手順を実行する必要があります。これにより、Java 8 同時ストリームが効率的なパフォーマンスを提供し、大量のデータを処理する際のシステムの安定性が保証されます。
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