1.java使用 CompletableFuture 优化异步多线程代码
2.你使用过Java8中的线程线程parallelStream？
3.CompletableFuture：Java 8 中的异步编程利器
4.java的多线程或者tomcat的多线程线程数弄很大有什么意义?
5.JVM高阶面试：Java8为什么使用元空间替换永久代？
6.Java8 高并发系列之 并发容器 之 CopyOnWriteArrayList

java使用 CompletableFuture 优化异步多线程代码

       利用CompletableFuture优化异步多线程代码

       在处理需要多线程异步执行的任务以提高执行速度的业务场景中，如何利用CompletableFuture提高代码效率？从Java 8开始，源码引入了CompletableFuture接口，代码它为异步计算提供了一种更加优雅和灵活的线程线程解决方案。

       相较于Future接口，源码CompletableFuture提供了更丰富的代码蓝凌oa源码功能，如在任务之间建立依赖关系、线程线程并行执行任务、源码以及在任务执行成功或失败时执行回调函数等。代码这使得异步编程变得更加直观和高效。线程线程

       在使用CompletableFuture优化异步多线程代码时，源码首先要理解其核心功能和API。代码CompletableFuture提供了一系列静态方法用于执行异步任务，线程线程包括runAsync()、源码supplyAsync()等，代码以及获取结果的多种方法，如join()、get()等。

       以示例代码展示如何使用CompletableFuture实现CountDownLatch的功能，以及如何实现任务之间的依赖关系。在CompletableFuture中，可以轻松地将任务的执行结果作为输入传递给下一个任务，或在某个任务完成后执行特定的回调函数。

       在使用CompletableFuture时，注意以下几点以确保代码的正确性和性能：

       1. 选择合适的线程池。避免使用默认的ForkJoin线程池，它可能不适合处理大量请求或复杂的处理逻辑。建议使用自定义线程池并优化配置参数。

       2. 管理超时。在获取异步调用的结果时，添加超时机制以防止程序阻塞。扒全套源码

       3. 注意线程池的饱和策略。确保在任务执行时不会被拒绝，可以设置拒绝策略为AbortPolicy，以便在线程池饱和时抛出异常。

       通过以上策略，可以充分利用CompletableFuture的特性，优化异步多线程代码，提高程序性能和可维护性。

你使用过Java8中的parallelStream？

       并行编程已成为现代计算不可或缺的一部分，Java自1.7引入了Fork/Join框架支持并行处理，并在1.8进一步加强了这一功能。并行处理通过将任务拆分为子任务并分发给多个处理器同时处理，最终合并结果来提高效率。Stream API是Java 8引入的一大特性，其与InputStream和OutputStream形成对比，用于处理对象流而非字节流。

       执行原理包括串行和并行两种方式。在并行执行时，Java将流划分为多个子流，分散在不同CPU并行处理，然后合并结果。但并行处理并不总是比串行处理更快，这取决于任务的特性和计算资源。

       使用并行流时，需注意避免使用collectors.groupingBy和collectors.toMap，而应使用collectors.groupingByConcurrent、collectors.toConcurrentMap，或直接使用串行流。这是因为在并行流中通过操作Key来合并多个map的操作成本较高。

       并行流默认使用ForkJoinPool.commonPool线程池调度执行，开奖正常源码整个应用程序共享该线程池。为了避免线程池资源被占据，影响其他并行流任务，可以通过线程池隔离来解决。此外，自定义并行流的线程池可以通过设置ForkJoinPool构造参数来实现。

       尽管Stream API简化了代码编写，但在实际应用中仍需注意以上问题。有一个开源库在GitHub上提供了对Stream API局限性的补充，使并行流功能更加强大。在使用并行流时，应考虑任务特性、计算资源限制以及并行流的局限性。

       总结，Java 1.8提供的Stream API简化了并行处理代码的编写，但正确使用并行流需要理解其执行原理、注意事项以及潜在的局限性。如果您在使用并行流时遇到问题，欢迎在评论区留言交流，共同学习分享经验。

CompletableFuture：Java 8 中的异步编程利器

       CompletableFuture是Java 8引入的关键类，代表异步计算的结果，支持已完成、正在进行或尚未开始状态。它以函数式编程中的Promises/Futures模式为灵感，旨在简化异步编程，提升代码的可读性与可维护性。

       核心功能如下：

创建CompletableFuture

       - completedFuture(T value): 创建已完成状态的CompletableFuture，包含给定结果值，适用于预计算结果或常量值。中医论坛+源码

       - supplyAsync(Supplier supplier, Executor executor): 异步执行Supplier函数，结果封装到新CompletableFuture中，计算在指定Executor管理的线程中进行，不阻塞当前线程。

       - runAsync(Runnable runnable, Executor executor): 异步执行Runnable任务，无返回值，结果的CompletableFuture完成时无结果。

组合CompletableFuture

       - thenApply(Function fn): 当当前CompletableFuture完成，应用给定Function处理结果，返回处理后的新CompletableFuture。

       - thenAccept(Consumer action): 当当前CompletableFuture完成，执行给定Consumer消费结果，结果的CompletableFuture完成时无结果。

       - thenCombine(CompletionStage other, BiFunction fn): 当当前CompletableFuture与另一个CompletionStage完成时，应用给定BiFunction合并结果，返回新CompletableFuture。

异常处理

       - exceptionally(Function fn): 当当前CompletableFuture因异常未能完成，应用给定Function处理异常，返回处理后的新CompletableFuture。

       - handle(BiFunction fn): 无论当前CompletableFuture正常完成或因异常未能完成，应用给定BiFunction处理结果或异常，返回新CompletableFuture。

其他重要方法

       - allOf(CompletableFuture... cfs): 创建新CompletableFuture，当所有给定CompletableFuture完成时，新CompletableFuture完成。

       - anyOf(CompletableFuture... cfs): 创建新CompletableFuture，当任意给定CompletableFuture完成时，新CompletableFuture完成。

实战应用

       在订单处理系统中，异步查询订单详细信息、传奇源码+python关联商品信息及用户个人信息，减少查询延迟，使用CompletableFuture实现。

       不使用Java 8的CompletableFuture实现:

       异步查询涉及多个线程与等待机制，代码冗长且难以维护。

       使用CompletableFuture实现:

       简化异步流程，减少线程管理与等待逻辑，代码更加清晰、简洁。

小结

       CompletableFuture作为Java 8异步编程利器，显著提升高并发与高性能场景处理能力。结合Java 8并行流与CompletableFuture，轻松实现并行数据处理与结果聚合。未来将继续探讨Stream.parallel()的用法。

java的多线程或者tomcat的多线程线程数弄很大有什么意义?

       多线程在Java或Tomcat中的应用意义，主要取决于任务的特性。在CPU密集型场景下，比如复杂的计算任务，若系统拥有8个核心，同时开启8个线程进行并行计算，就能实现最大并行度。此时，额外的线程并不会增加效率，反而可能成为负担。

       相比之下，I/O密集型任务，如网络请求，由于CPU大部分时间用于等待I/O操作完成，而非实际执行代码，因此需要更多的线程来处理并发请求。例如，若一个线程执行代码耗时2ms，而等待网络返回耗时ms，那么这个线程在典型情况下，有ms的时间处于阻塞状态。此时，若没有足够的线程来处理新来的请求，请求将不得不等待，因此，增加线程数量可以有效提高并发处理能力。

       然而，增加线程数量也会带来资源消耗和效率下降的问题。过多的线程会导致内存占用增加，应用性能下降，并达到并发处理的上限。为此，操作系统提供了异步I/O API，允许一个线程同时处理多个I/O事件，实现更高效率的并发处理，如nginx、Redis、WebFlux、Vert.X等软件均能利用此技术。

JVM高阶面试：Java8为什么使用元空间替换永久代？

       方法区简介，方法区（Method Area）是所有线程共享的内存区域，存储已加载的类信息、常量、静态变量和即时编译后的代码。

       JVM规范中定义的方法区，在Hotspot虚拟机中，Java8之前使用永久代（Permanent Generation，PermGen）实现，Java8之后使用元空间（Metaspace）。

       方法区用于存储类信息、常量、静态变量和编译后的代码。永久代的大小受限于-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize参数设置，容易导致OutOfMemoryError: PermGen space异常。永久代垃圾回收效率低下，且大小固定，预估错误可能导致内存浪费或不足。

       元空间解决了永久代的问题，它存储在本地内存（Native Memory），替代了永久代。元空间不再受限于JVM堆的大小，能够动态调整，提供更大的空间来存储类元数据，更适合大型、模块化应用。

       元空间的优点包括：避免本地内存溢出、提供动态调整大小的能力、更好地管理类元数据。然而，它也引入了新的问题，如如何避免本地内存溢出、制定有效的内存管理和调优策略。

       Java8通过元空间替代永久代，改进了JVM内存管理，解决了空间限制、低效垃圾回收和复杂内存管理的问题。元空间提供了更大的空间来存储类元数据，适应大型应用需求，但仍需关注本地内存管理问题。

Java8 高并发系列之 并发容器 之 CopyOnWriteArrayList

       CopyOnWriteArrayList是线程安全版本的ArrayList，适用于读多写少的并发场景。

       CopyOnWriteArrayList内部维护一个数组，使用ReentrantLock进行并发操作，支持重入，允许多次获取同一锁。

       ReentrantLock相比synchronized，提供了更灵活的锁获取机制，支持尝试获取锁，且为可重入锁。

       CopyOnWriteArrayList通过ReentrantLock支持并发读写操作，实现原理是创建数组快照进行遍历，遍历操作在快照上进行，无需加锁。

       在遍历CopyOnWriteArrayList时，每个线程会获得当前数组的一个快照，进行独立遍历，因此不需要额外加锁。

       CopyOnWriteArrayList在有写操作时复制数据，写完后再设置新数据，适用于读多写少的并发场景。

       CopyOnWriteArrayList内部通过CopyOnWriteArrayList实现读写操作，与ArrayList不同，适用于集合不允许插入相同元素的场景。

       CopyOnWriteArrayList使用ReentrantLock实现线程安全，确保并发读写操作的正确性。

       总结，CopyOnWriteArrayList是线程安全的并发容器，通过快照机制实现并发遍历，适用于读多写少的并发场景。

个Java8日期处理的实践，太有用了

       Java 8的日期处理API革新，提供了高效、线程安全的日期和时间处理方式，以下是个实践示例，让你的Java编程更加得心应手。

       首先，使用LocalDate表示日期，如获取今天日期：<p>LocalDate today = LocalDate.now();</p> 无需担心时间信息，仅包含日期。通过LocalDate.of()方法，可以创建特定日期，如生日：<p>LocalDate birthday = LocalDate.of(year, month, day);</p>

       判断日期相等或周期性事件，如生日提醒：<p>if (today.isEqual(birthday)) { 祝贺信息}</p> 时间计算也变得方便，如计算一周后的日期：<p>LocalDate weekLater = LocalDate.now().plusWeeks(1);</p>

       时钟类Clock提供了获取当前时间和时区转换功能：<p>Clock clock = Clock.systemDefaultZone();</p> 判断日期早晚用isBefore()和isAfter()方法：<p>if (date1.isBefore(date2)) { ...}</p>

       时区处理分离，如转换时区：<p>ZoneId targetZone = ZoneId.of("Europe/London"); ZoneDateTime zoneDateTime = date.toZonedDateTime(targetZone);</p>

       信用卡到期日等固定日期，用YearMonth类表示：<p>YearMonth cardExpiration = YearMonth.of(year, month);</p>

       计算日期间差距，如月数：<p>Period difference = Period.between(date1, date2);</p>

       获取时间戳：<p>Instant timestamp = Instant.now();</p> 和日期格式化：<p>String formattedDate = Instant.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));</p>

       通过这个实例，Java 8的日期处理API为你的项目带来了极大的便利，让你的代码更加简洁、高效。

深入浅出Java多线程(十九)：Stream并行计算

       深入理解Java 8的Stream并行计算，它在集合数据处理中的作用不可忽视。Stream API的引入革新了Java编程，提供了链式调用的简洁方式处理数据，同时支持lambda表达式，增强了函数式编程风格。

       从Java 8开始，Stream接口让你能够轻松执行流式计算，如空判断、过滤、查找最大值等。例如，可以创建一个包含1到9的Stream，通过reduce方法计算总和，串行模式下逐个元素处理。但Java 8更进一步，利用多核架构的并行计算，调用parallel()后，Stream操作可在多个核心上并发执行，如Fork/Join框架下的任务分割与合并。

       Stream的并行计算示例，如对大量随机数求和，能显著缩短计算时间，尤其在多核环境中。但需注意，任务拆分和线程管理开销可能影响性能，选择是否并行计算应考虑数据规模、硬件配置及任务特性。

       总结来说，Stream并行计算是Java 8提升性能的关键工具，它在数据处理中展示了强大的威力，但也需要开发者根据实际需求和环境因素进行灵活运用。