java - Java并行流填充数组
问题描述
我有一个非常大的哈希图,里面充满了素数。
var mapA = new HashMap<Integer, Long>();
我需要对其进行大量计算,因此我正在使用并行流:
var res = new ArrayList<Integer();
mapA.entrySet()
.parallelStream()
.forEach( x -> {
var values = mapA.entrySet()
.parallelStream()
.filter( /*conditions*/ )
.map(y -> y.getKey())
.toArray();
Arrays.stream(values)
.parallel()
.sorted()
.forEach(val -> {
synchronized (this) {
res.add(x.getKey());
res.add((Integer) val);
}
});
});
如您所见,有res
一个数组超出了流的范围。我需要循环并行,否则计算可能需要几分钟和几分钟。需要这个吗?
.forEach(val -> {
synchronized (this) {
res.add(x.getKey());
res.add((Integer) val);
}
});
我添加了,synchronized
因为由于流并行运行,我不希望出现竞争条件,以防 2 个或更多线程同时添加数据res
。
我试图删除同步(this)并且程序仍然可以正常工作。但是我怎么能确定它总是能正常工作呢?
谢谢
如果需要,我将在此处添加整个代码:
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class DiffieHellman {
private static final int LIMIT = 65536;
private final long p;
private final long g;
public DiffieHellman(long p, long g) {
this.p = p;
this.g = g;
}
public List<Integer> tryBruteForce(long publicA, long publicB) {
List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
var mapA = new HashMap<Integer, Long>(
IntStream
.rangeClosed(0, LIMIT)
.parallel()
.boxed()
.collect(
Collectors.toMap(x -> x, x -> DiffieHellmanUtils.modPow(publicB, x, p))
)
);
var mapB = new HashMap<Integer, Long>(
IntStream
.rangeClosed(0, LIMIT)
.parallel()
.boxed()
.collect(
Collectors.toMap(x -> x, x -> DiffieHellmanUtils.modPow(publicB, x, p))
)
);
mapA.entrySet()
.parallelStream()
.forEach( x -> {
var values = mapB.entrySet()
.parallelStream()
.filter( y -> y.getValue().equals(x.getValue()))
.map(Map.Entry::getKey)
.toArray(Integer[]::new);
Arrays.stream(values)
.parallel()
.sorted()
.forEach(val -> {
res.add(x.getKey());
res.add((Integer) val);
});
});
return res;
}
}
解决方案
自然,您可以像其他答案指出的那样简单地使用同步集合,但这可能由于争用而性能不够,并且编写起来仍然很麻烦。
相反,您可以通过惯用的 Stream API 以稍微不同的方式解决问题。
首先,嵌套操作可以在单个流管道中完成:
mapB.entrySet()
.parallelStream()
.filter(y -> y.getValue().equals(x.getValue()))
.map(y -> y.getKey())
.sorted()
.forEach(val -> {
synchronized (this) {
res.add(x.getKey());
res.add((Integer) val);
}
});
其次,为了避免并发问题,最简单的方法是放弃命令式方法并利用 Stream API 的声明性。
为了做到这一点,人们不会手动for-each
然后将add
元素添加到结果中,而是让 Stream 管理它。
您在这里要做的是通过将mapA
entrySet() 的每个元素替换为自定义序列来创建一个新序列:
List<Integer> res = mapA.entrySet()
.parallelStream()
.flatMap(x -> mapB.entrySet().stream()
.filter(y -> y.getValue().equals(x.getValue()))
.map(Map.Entry::getKey)
.sorted()
.flatMap(v -> Stream.of(x.getKey(), v)))
.collect(Collectors.toList());
嵌套parallelStream
可以省略,因为无论如何flatMap
都在调用sequential()
Stream。
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