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深入理解Stream之foreach源码解析

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-09-02
大家好,我是李哥。 JDK1.6和JDK1.8是主流的两个大版本,目前市场上用的最多最多的依然是JDK1.8。所以,我们有必要聊一聊Java8的一些新特性。 深入理解lambda的奥秘 深入理解Stream之原理

大家好,我是李哥。

JDK1.6和JDK1.8是主流的两个大版本,目前市场上用的最多最多的依然是JDK1.8。所以,我们有必要聊一聊Java8的一些新特性。

  • 深入理解lambda的奥秘
  • 深入理解Stream之原理剖析
  • 深入理解Stream之foreach源码解析
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  • 谈谈接口默认方法与静态方法
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  • 今天我们先来聊聊深入理解Stream之foreach源码解析。

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法

    前言

    前面在深入理解Stream之原理剖析中提到,Stream中的操作可以分为两大类:中间操作与结束操作。

    今天要说的foreach是属于结束操作。

    Stream流操作从并发上来分类,又可以分为并行流和串行流,今天就来刨根问底的看看吧。

    foreach串行流

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_02

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_03

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_04

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_05

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_06

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_07

    foreach并行流

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    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_09

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_10

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_11

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_12

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_13

    从目前来看,parallelStream(并行流)与stream(串行流)的区别仅仅是一个变量而已。别着急,让我们继续往下看。

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_14

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_15

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_16

    记住这里的ordered是false,因为是并行流,不可能是有序遍历。continue。

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_17

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_18

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_19

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_20

    我们来简单分析一下ForEachTask类,它继承于CountedCompleter。

    static final class ForEachTask<S, T> extends CountedCompleter<Void> {
    }

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_21

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_22

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_23

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_24

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_25

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_26

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_27

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_28

    深入理解Stream之foreach源码解析_java_29

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_30

    最后这里使用ForkJoin框架,利用分治法的思想,将一个大任务拆分很多个小任务去执行,最后一一汇总到大任务。

    我们一路过五关斩六将,终于将它给挖穿了。不容易啊。

    深入理解Stream之foreach源码解析_线程池_31

    总结

    我们简单回顾总结一下:

    对于串行流:

  • 先得到ReferencePipeline.Head的Stream实现类,内部有一个拆分器,值是一个ArrayListSpliterator对象;
  • 对于并行流,当前线程直接调用ArrayListSpliterator对象的forEachRemaining方法。
  • 对于并行流:

  • 先得到ReferencePipeline.Head的Stream实现类,内部有一个拆分器,值是一个ArrayListSpliterator对象;
  • 迭代的时候调用父类的forEach方法;
  • 构建一个ForEachTask,当前线程继续执行invoke方法;
  • 最终执行java.util.stream.ForEachOps.ForEachTask#compute方法,使用ForkJoin框架,利用commomPool、ForkJoin框架分治法的思想,使用拆分器将任务拆分成不同子任务执行;
  • 对于每一个子任务都会拆分到不能再拆分为止,然后调用java.util.stream.AbstractPipeline#copyInto方法,在内部会调用不可再拆分的拆分器的forEachRemaining方法,最终调用回调用户方法action.accept(e);

  • 串行流比较简单,对于parallelStream,站在它背后的男人是ForkJoin框架。

    ForkJoin框架是从jdk7中新特性,它同ThreadPoolExecutor一样,也实现了Executor和ExecutorService接口。ForkJoinPool主要用来使用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决问题。Java 8为ForkJoinPool添加了一个通用线程池:commonPool,这个线程池用来处理那些没有被显式提交到任何线程池的任务。它是ForkJoinPool类型上的一个静态元素,它拥有的默认线程数量等于运行计算机上的处理器数量。所以,我们的并行流就是使用的这个公共池中的线程来执行的。

    对于ForkJoin框架,我们今天就说这么多,如果还想了解更多细节,后面我会针对高并发多线程出一个系列,敬请期待!

    深入理解Stream之foreach源码解析_分治法_32

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