【高并发】Java并行与串行深入解析：性能优化与实战指南

Java 并行与串行深入解析：性能优化与实战指南

在高性能应用开发中，我们常常会面临 串行（Serial） 和 并行（Parallel） 的选择。串行执行任务简单直观，但并行能更高效地利用 CPU 资源，提高吞吐量。然而，并行并不总是比串行快，如何合理选择和优化并行任务，才是性能提升的关键。本文将深入解析 Java 并行与串行的原理，并结合 实战代码 带你掌握 高效的并行计算 方法。

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1. 什么是串行与并行？ （1）串行（Serial）

串行指的是任务按顺序执行，一个任务执行完后，才会执行下一个任务。例如，以下代码模拟 读取数据库 → 计算数据 → 写入文件 的串行执行流程：

public class SerialProcessing { public static void main(String[] args) { long start = System.currentTimeMillis(); readFromDatabase(); // 假设耗时 2s processData(); // 假设耗时 3s writeToFile(); // 假设耗时 2s System.out.println("总耗时: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms"); } static void readFromDatabase() { sleep(2000, "读取数据库"); } static void processData() { sleep(3000, "计算数据"); } static void writeToFile() { sleep(2000, "写入文件"); } static void sleep(int millis, String task) { try { System.out.println(task + " 开始..."); Thread.sleep(millis); System.out.println(task + " 结束"); } catch (InterruptedException e) {} } }

执行结果：

读取数据库 开始... 读取数据库 结束 计算数据 开始... 计算数据 结束 写入文件 开始... 写入文件 结束 总耗时: 7000 ms

🚨 问题：任务串行执行，总耗时 = 2s + 3s + 2s = 7s，如果任务更多，系统响应会非常慢。

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（2）并行（Parallel）

并行执行任务意味着 多个任务同时运行，在多核 CPU 环境下能够显著提高效率。例如，我们可以使用 多线程并行执行任务：

import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ParallelProcessing { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis(); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3); executor.execute(() -> sleep(2000, "读取数据库")); executor.execute(() -> sleep(3000, "计算数据")); executor.execute(() -> sleep(2000, "写入文件")); executor.shutdown(); while (!executor.isTerminated()) { Thread.sleep(100); } System.out.println("总耗时: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms"); } static void sleep(int millis, String task) { try { System.out.println(task + " 开始..."); Thread.sleep(millis); System.out.println(task + " 结束"); } catch (InterruptedException e) {} } }

执行结果（并行执行，可能不同）：

读取数据库 开始... 计算数据 开始... 写入文件 开始... 读取数据库 结束 写入文件 结束 计算数据 结束 总耗时: 3000 ms

✅ 并行执行，耗时大幅减少！ 🚀 比串行执行快了 7s → 3s，大幅优化了执行时间。

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2. 并行 vs. 串行：如何选择？ 对比项串行（Serial）并行（Parallel）执行方式任务逐个执行任务同时执行CPU 利用率低高吞吐量低高适用场景任务依赖强，逻辑顺序不可分任务独立，计算密集型资源消耗低（一个线程）高（多线程）调试难度简单复杂（需考虑同步、锁）

🚀 适合使用并行的场景： ✅ 计算密集型任务（如大数据计算、AI 训练） ✅ I/O 密集型任务（如多个 API 调用、批量文件处理） ✅ 任务独立，可拆分成多个子任务

🚨 不适合并行的场景： ❌ 任务之间强依赖（如步骤 A 结果决定 B 的输入） ❌ 线程切换开销大，反而影响性能（如小任务并行导致频繁上下文切换）

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3. Java 并行实战 （1）使用 ForkJoinPool 并行计算

ForkJoinPool 是 Java 7 引入的 并行计算框架，适用于大规模递归任务，如 并行数组求和：

import java.util.concurrent.RecursiveTask; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; class ParallelSum extends RecursiveTask<Long> { private static final int THRESHOLD = 10000; private long[] array; private int start, end; public ParallelSum(long[] array, int start, int end) { this.array = array; this.start = start; this.end = end; } protected Long compute() { if ((end - start) <= THRESHOLD) { long sum = 0; for (int i = start; i < end; i++) sum += array[i]; return sum; } else { int mid = (start + end) / 2; ParallelSum leftTask = new ParallelSum(array, start, mid); ParallelSum rightTask = new ParallelSum(array, mid, end); leftTask.fork(); // 异步执行左半部分 return rightTask pute() + leftTask.join(); } } } public class ForkJoinExample { public static void main(String[] args) { long[] array = new long[1000000]; for (int i = 0; i < array.length; i++) array[i] = i; ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); long sum = pool.invoke(new ParallelSum(array, 0, array.length)); System.out.println("总和: " + sum); } }

✅ 适用于大规模数据计算，充分利用 CPU 并行能力！

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（2）使用 parallelStream() 并行处理集合 import java.util.List; import java.util.stream.IntStream; public class ParallelStreamExample { public static void main(String[] args) { List<Integer> numbers = IntStream.rangeClosed(1, 1000000).boxed().toList(); long start = System.currentTimeMillis(); int sum = numbers.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); System.out.println("总和: " + sum + ", 耗时: " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms"); } }

✅ 比传统 for 循环更快！

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4. 总结

✅ 串行适用于任务依赖强、执行顺序严格的场景。 ✅ 并行适用于 CPU 密集、I/O 密集、可拆分任务。 ✅ 合理选择 ForkJoinPool 或 parallelStream() 提升效率！

并行计算是高性能开发的关键，希望本文能帮助你更高效地编写 Java 并行程序！🚀🚀🚀