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wzjs 2025/8/26 19:57:34

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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。

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 2sprocessData();       // 假设耗时 3swriteToFile();       // 假设耗时 2sSystem.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。

（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。

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）

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.compute() + 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！

（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");}
}