Java 并行 Streams 处理时间不匹配

Question

在我的 windows 机器上，我有 6 个内核。

我创建了一个包含 24 个元素的流，并使用 Stream API 中的 map 操作对每个元素执行操作。我利用并行性：

myCollection.parallelStream()
                    .map(element -> someTimeConsumingOperation(element)
                    .collect(toList());

someTimeConsumingOperation 使用以下方法模拟长时间操作：

Thread.sleep(2000);

myCollection 有 24 个元素。我知道流使用默认的 ForkJoinPool 执行器来并行运行操作，这反过来又会考虑内核数来确定池中有多少线程。

由于有 6 个内核，所以我假设最多创建 6 个线程。如果是这种情况，并且每个操作需要将近 2 秒，那么整个流处理必须花费大约 8 秒（每个线程将执行 4 个操作，因为我们有 24 个元素要处理，因此需要 4*2 秒）。

但我观察到处理只需要 4 秒。

Answer 1

您的 6 核 Intel CPU 已启用 HyperThreading。使用 HT，操作系统和应用程序将每个 CPU 内核视为 2 个独立的“逻辑内核”或“线程”（命名法各不相同）。这意味着ForkJoinPool 将使用 12 个线程而不是 6 个。

“逻辑核心”彼此之间共享一些资源，因此并行运行 12 个任务不会给您带来两倍于运行 6 个任务的吞吐量。但是只调用sleep() 的程序不会知道其中的区别。