대규모 데이터 세트에 대해 Java에서 스트림 API 사용 최적화

안녕하세요 여러분

Stream API를 사용하여 Java에서 대규모 데이터 세트로 작업하는 사람들을 위한 빠른 최적화 팁을 공유하고 싶었습니다. 최근 내 프로젝트 중 하나에서 성능 병목 현상이 발생했는데, parallelStream()을 사용하면 상당한 차이가 발생한다는 사실을 발견했습니다.

기본적인 예는 다음과 같습니다.

`**목록 데이터 = getLargeDataSet();

// 이전: 일반 스트리밍
필터링된 데이터 목록 = data.stream()
.filter(s -> s.contains("키워드"))
.collect(Collectors.toList());

// 이후: 대규모 데이터 세트에서 더 나은 성능을 위한 병렬 스트림
필터링된 데이터 목록 = data.parallelStream()
.filter(s -> s.contains("키워드"))
.collect(Collectors.toList());**`

parallelStream()으로 전환함으로써 멀티 코어 프로세서에서 대규모 데이터 세트를 필터링하는 처리 시간이 크게 단축되었습니다. 그러나 스레드 안전성이 문제가 되는 시나리오에서 ParallelStream()을 사용하거나 더 작은 데이터 세트로 작업할 때는 오버헤드가 항상 성능 향상을 정당화하지 못할 수 있으므로 주의하십시오.

Java Streams 작업에 대한 귀하의 생각이나 기타 최적화 제안을 듣고 싶습니다!

건배!

위 내용은 대규모 데이터 세트에 대해 Java에서 스트림 API 사용 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!