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Java编程开发语言的应用随着互联网的不断发展而被众多程序员掌握并应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，Java编程开发需要学习哪些基础知识。
并行流
Stream是JAVA8中用于处理集合的关键抽象概念，可以进行复杂的查找、过滤、数据映射等操作。而并行流ParallelStream，可以将整个数据内容分成多个数据块，并使用多个线程分别处理每个数据块的流。在大量数据的插入操作中，不存在数据的依赖的耦合关系，因此可以进行拆分使用并行流进行插入。
发现速度比之前快了很多，这是因为并行流底层使用了Fork/Join框架，具体来说使用了“分而治之”的思想，对任务进行了拆分，使用不同线程进行执行，后汇总(对Fork/Join不熟悉的同学可以回顾一下请求合并与分而治之这篇文章，里面介绍了它的基础使用)。并行流在底层使用了ForkJoinPool线程池，从ForkJoinPool的默认构造函数中看出，它拥有的默认线程数量等于计算机的逻辑处理器数量。
Fork/Join
在并行流中，创建的ForkJoinPool的线程数量是固定的，那么通过手动修改线程池中线程的数量，能否进一步的提高执行效率呢?一般而言，在线程池中，设置线程数量等于处理器数量就可以了，因为如果创建过多线程，线程频繁切换上下文也会额外消耗时间，反而会增加执行的总体时间。但是对于批量SQL的插入操作，没有复杂的业务处理逻辑，仅仅是需要频繁的与数据库进行交互，属于I/O密集型操作。而对于I/O密集型操作，程序中存在大量I/O等待占据时间，导致CPU使用率较低。所以我们尝试增加线程数量，来看一下能否进一步缩短执行时间呢?
定义插入任务，因为不需要返回，直接继承RecursiveAction父类。size是每个队列中包含的任务数量，在构造方法中传入，如果一个队列中的任务数量大于它那么就继续进行拆分，直到任务数量足够小：
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2024-01-19
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