K60至尊版剛預熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛如火如荼的宣傳了K60 Ultra的各種技術和硬件配置，作為競品的一加也坐不住了。一加中國區總裁李杰發布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經采用了和PixelWo
大家好，我是哪吒。上一篇簡單聊一聊公平鎖和非公平鎖，parallel并行流，提到了一個IntStream.rangeClosed并行流問題，很多小伙伴，對這個比較陌生，想用線程池的方式改造一下。
@Datapublic class LockTest1 { public static void main(String[] args) { IntStream.rangeClosed(1, 100000).parallel().forEach(i -> new LockTest1().increase()); System.out.println(time); } private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public void increase() { synchronized (lock) { time++; } }}不會那些新特性，還是原始的香啊，寫起代碼，得心應手。
這時候，有些小伙伴，又陷入了選擇恐懼癥。用哪個線程池比較好呢？
簡單回顧一下：
最常用的還是固定線程數線程池newFixedThreadPool(10)。
@Datapublic class LockTest2 { public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(200); for (int i = 0; i < 100000; i++) { Thread0926 thread = new Thread0926(); executorService.execute(thread); } System.out.println(time); } private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public void increase() { synchronized (lock) { time++; } }}public class Thread0926 implements Runnable{ @Override public void run() { LockTest2 lockTest = new LockTest2(); lockTest.increase(); }}我草，這不對啊，不應該是100000嘛？又把老子整不會了~
上一篇測試過，使用synchronized代碼塊是可以解決i++線程安全問題的，這次怎么不好使了？
上面的代碼中，synchronized (lock)鎖住了time++，lock是靜態變量，所以屬于類級別的鎖。但是新建的線程是一個新的類，超出了鎖的范圍，所以失效。
那么，在當前類中，開啟線程，是不是就可以了呢？試一下
public class LockTest4 { private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { for (int i = 0; i < 200; i++) { Thread thread = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 500; j++) { synchronized (lock) { time++; } } }); thread.start(); } Thread.sleep(3000); System.out.println(time); }}當然，在synchronized代碼塊中，使用synchronized (LockTest4.class)也是可以的，效果是一樣的。
并行流的本質的是并行，多線程的本質是并發。
并行指當多核CPU中的一個CPU執行一個線程時，其它CPU能夠同時執行另一個線程，兩個線程之間不會搶占CPU資源，可以同時運行。
并發指在一段時間內CPU處理多個線程，這些線程會搶占CPU資源，CPU資源根據時間片周期在多個線程之間來回切換，多個線程在一段時間內同時運行，而在同一時刻不是同時運行的。
場景應用程序開發，提供http接口、數據庫查詢、微服務調用都是IO請求，IO請求時幾乎不消耗cpu，這是為了提供cup使用率，建議使用多線程并發，線程數可以遠大于cpu核數。
對應大量的加減乘除運算、md5、hash等運算操作，需要持續使用cpu，需要讓多核cpu并行運算，適合使用forkjoin并行計算。
技術場景多線程不足，使用多線程技術，也能提高性能，但是線程設置過大會浪費cpu線程切換的時間，如果線程任務分配不均勻，會導致有的cpu忙碌有的cpu空閑。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-13523-0.html通過線程池方式改造Stream.parallel()并行流
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