优化 Java 中大型数据集的 Stream API 使用

大家好，

我想为那些使用 Stream API 在 Java 中处理大型数据集的人分享一个快速优化技巧。我最近在我的一个项目中遇到了性能瓶颈，发现使用parallelStream() 产生了显着的差异。

这是一个基本示例：

`**列表数据 = getLargeDataSet();

// 之前：普通流
列出filteredData = data.stream()
.filter(s -> s.contains("关键字"))
.collect(Collectors.toList());

// 之后：并行流可在大型数据集上获得更好的性能
列表filteredData = data.parallelStream()
.filter(s -> s.contains("关键字"))
.collect(Collectors.toList());**`

通过切换到parallelStream()，在多核处理器上过滤大型数据集的处理时间显着减少。但是，在考虑线程安全的情况下或处理较小的数据集时使用parallelStream() 时要小心，因为开销可能并不总是证明性能增益是合理的。

我很想听听您在使用 Java Streams 时的想法或其他优化建议！

干杯！

以上是优化 Java 中大型数据集的 Stream API 使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！