测试1
@benchmarkmode（mode.averagetime）@outputtimeunit（timeunit.nanoseconds）@warmup（iterations = 5、time = 3、timeunit = timeunit.seconds）@measurement（iterations = 20、time = 3、timeunit = timeunit.seconds）@fork（1）リスト<文字列> data = new ArrayList <>（）; @setup public void init（）{//（int i = 0; i <100; i ++）{data.add（uuid.randomuuid（）。toString（）） }} @teardown public void destory（）{// destory} @benchmark public void benchstream（）{data.stream（）。 } @benchmark public void benchparallelstream（）{data.parallelstream（）。 } public static void main（string [] args）throws runnerexception {options option opt = new optionsbuilder（）.include（ "。*" + streambenchtest.class.getsimplename（） + "。*"）.forks（1）.build（）;新しいランナー（opt）.run（）; }}パラレルストリーム线程数
runtime.getRuntime（）。利用可能なProcessors（）-1、这里为7
运行结果
＃完全に実行します。合計時間：00：02：44ベンチマークモードCNTスコアエラーユニットSTREAMBENCHTEST.BENCHPARALLELSTREAM AVGT 20 155868805.437±1509175.840 NS/OPSTREAMBENCHTEST.BENCHSTREAM AVGT 20 1147570372.950±6138494.414 NS
测试2
将数据データ30、同时睡眠改为100
ベンチマークモードCNTスコアエラーユニットSTREAMBENCHTEST.BENCHPARALLELSTREAM AVGT 20 414230854.631±725294.455 NS/OpStreamBenchTest.BenchStream Avgt 20 3107250608.500±4805037.628 NS/OP
可以发现睡眠越长、パラレルストリーム优势越明显。
小结
パラレルストリーム在阻塞场景下优势更明显、其线程池个数默认为
runtime.getRuntime（）。利用可能なProcessors（） - 1、如果需修改则需设置djava.util.concurrent.forkjoinpool.common.parallelism= 8
以上就是本次讲述知识点的全部内容、感谢你对武林网的支持。