什么是ForkJoinPool

ForkJoinPool是Java 7中引入的用于支持Fork-Join框架的线程池。Fork-Join框架是一种用于并行计算的模式，它将任务拆分成更小的子任务，并将这些子任务分配给不同的线程进行处理，最后将所有的子任务的结果进行合并。ForkJoinPool的实现采用了“工作窃取”算法，它允许空闲的线程从其他线程的任务队列中窃取任务，从而实现负载均衡，提高并行计算的效率。

如何自定义ForkJoinPool

要提升并行流ParallelStream的执行速度，可以通过自定义ForkJoinPool来优化线程池的配置。以下是一些可以考虑的优化策略：

1. 线程池大小调整

通过调整ForkJoinPool的线程池大小，可以根据实际的计算任务数量和系统资源来进行配置。一般来说，线程池的大小应该与CPU的核心数量相匹配，以充分利用多核处理器的计算能力。

2. 工作队列容量调整

ForkJoinPool的工作队列容量决定了可以等待执行的任务数量。如果任务的数量较多，可以适当增加工作队列的容量，以减少线程之间的竞争。但是，过大的工作队列容量也会导致内存占用增加，因此需要根据实际情况进行调整。

3. 并行度调整

ForkJoinPool中的并行度指的是并行执行的任务数。通过调整并行度，可以控制并行计算的规模。如果任务的计算量较大，可以适当增加并行度，以充分利用系统的处理能力。但是，并行度过大也会导致线程之间的竞争增加，需要进行平衡。

如何通过自定义ForkJoinPool提升ParallelStream执行速度

使用自定义的ForkJoinPool可以提升ParallelStream的执行速度，具体步骤如下：

1. 创建自定义的ForkJoinPool

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(poolSize);

在创建ForkJoinPool时，可以指定线程池的大小（poolSize）。可以根据实际情况配置线程池的大小。

2. 将自定义的ForkJoinPool传递给ParallelStream

List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
dataList.parallelStream().collect(Collectors.toList());

在使用ParallelStream时，将创建的自定义ForkJoinPool作为参数传递给parallelStream()方法。

3. 配置ForkJoinPool参数

ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(poolSize);
ForkJoinTask<List<Integer>> task = new ForkJoinTask<List<Integer>>() {
    @Override
    protected List<Integer> compute() {
        return dataList.parallelStream().collect(Collectors.toList());
    }
};
forkJoinPool.invoke(task);

如果希望更加灵活地配置ForkJoinPool的参数，可以通过使用ForkJoinTask来自定义任务，将任务提交给ForkJoinPool来执行。在自定义的任务中，可以通过配置好的ForkJoinPool进行并行计算。

通过以上步骤，可以使用自定义的ForkJoinPool来优化并行流ParallelStream的执行速度，充分利用系统的多核处理能力，提高并行计算的效率。


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