使用Java 8新特性提高代码性能的实例

原创深藏阁楼爱情的钟 2024-09-16 06:03 64阅读 0赞

在Java 8中，引入了许多新的特性和API来提高代码性能。以下是一个使用流（Stream）和并行计算提高数据处理效率的例子：

假设我们有一个大型CSV文件，需要统计每列的唯一值数量。

原生方式（无并行）：
```java
import java.io.FileReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class UniqueValuesCounter {
    public Map<String, Long> countUniqueValues(String fileName) throws Exception {
        Map<String, Long> counts = new HashMap<>();

try (FileReader fr = new FileReader(fileName)) {
            String line;
            while ((line = fr.readLine()) != null) {
                // 假设每行数据为：col1,col2,...
                String[] columns = line.split(",");

for (String column : columns) {
                    counts.compute(column, (v, n) -> n + 1L));
                }
            }
        }

return counts;
    }
}
```

使用Java流（Stream）和并行计算的例子：
```java
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class UniqueValuesCounterParallel {
    public Map<String, Long> countUniqueValues(String fileName) throws Exception {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); // 创建4个线程

executor.submit(() -> {
                    for (String column : columns) {
                        countUniqueValuesInParallel(column, counts -> { counts.put(column, 1L)); return counts; } 
                    }
                }));
            }
        }

executor.shutdown(); // 关闭线程池
        while (!executor.isTerminated())) {} // 等待所有任务完成

return counts;
    }

private Map<String, Long> countUniqueValuesInParallel(String column, Function<Map<String, Long>, Map<String, Long>>> updateFunction) {
        // 假设这里有一个更新计数器的逻辑
        return updateFunction.apply(counts -> counts.put(column, 1L)))));
    }
}
```

在这个例子中，我们使用Java流和ExecutorService来并行计算每列的唯一值数量。这样可以显著提高处理大型CSV文件的速度。