使用 parallelStream 时抛出 InterruptedException - Java [重复]

Question

我有一个嵌套for循环的方法如下：

public MinSpecSetFamily getMinDomSpecSets() throws InterruptedException {
    MinSpecSetFamily result = new MinSpecSetFamily();
    ResourceType minRT = this.getFirstEssentialResourceType();
    if (minRT == null || minRT.noSpecies()) {
        System.out.println("There is something wrong with the "
                + "minimal rticator, such as adjacent to no species. ");
    }
    for (Species spec : minRT.specList) {
        ArrayList<SpecTreeNode> leafList = this.getMinimalConstSpecTreeRootedAt(spec).getLeaves();
        for (SpecTreeNode leaf : leafList) {
            result.addSpecSet(new SpecSet(leaf.getAncestors()));
        }
    }
    return result;
}

这工作正常，但应用程序对性能至关重要，因此我将方法修改为使用parallelStream()，如下所示：

public MinSpecSetFamily getMinDomSpecSets() throws InterruptedException {
    ResourceType minRT = this.getFirstEssentialResourceType();
    if (minRT == null || minRT.noSpecies()) {
        System.out.println("There is something wrong with the "
                + "minimal rticator, such as adjacent to no species. ");
    }

    MinSpecSetFamily result = minRT.specList.parallelStream()
            .flatMap(spec -> getMinimalConstSpecTreeRootedAt(spec).getLeaves().parallelStream())
            .map(leaf -> new SpecSet(leaf.getAncestors()))
            .collect(MinSpecSetFamily::new, MinSpecSetFamily::addSpecSet, MinSpecSetFamily::addMSSF);
    return result;
}

在我想在 'getLeaves()' 方法中引入 InterruptedException 之前，这一直很好。现在 parallelStream 版本将无法编译，因为它说我有一个未报告的 InterruptedException 必须被捕获或声明为抛出。我认为这是因为parallelStream 在多个线程上运行。我的 IDE 建议的 try/catch 块组合无法解决问题。

Interrupt parallel Stream execution发布的第二个解决方案 建议我可以使用ForkJoinPool 解决问题，但我一直无法弄清楚如何修改我的方法以使用这种方法。

Answer 1

如果你想坚持你当前的设计，你只需要捕获异常：

.flatMap(spec -> {
     try {
       return getMinimalConstSpecTreeRootedAt(spec).getLeaves().parallelStream();
     } catch (InterruptedException e) {
       // return something else to indicate interruption
       // maybe an empty stream?
     }
 }).map(...)

请注意，并行流的并行流可能是不必要的，仅并行化顶级流在性能方面可能就足够了。