Question

以下代码片段是获取目录列表的方法的一部分，在每个文件上调用extract方法并将生成的药物对象序列化为xml。

try(Stream<Path> paths = Files.list(infoDir)) {
    paths
        .parallel()
        .map(this::extract)
        .forEachOrdered(drug -> {
            try {
                marshaller.write(drug);
            } catch (JAXBException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        });
}

以下是执行相同操作的完全相同的代码，但使用普通.list()调用来获取目录列表并在结果列表中调用.parallelStream()。

Arrays.asList(infoDir.toFile().list())
    .parallelStream()
    .map(f -> infoDir.resolve(f))
    .map(this::extract)
    .forEachOrdered(drug -> {
        try {
            marshaller.write(drug);
        } catch (JAXBException ex) {
            ex.printStackTrace();
    }
});

我的机器是四核MacBook Pro，Java v 1.8.0_60（版本1.8.0_60-b27）。

我正在处理~7000个文件。平均3次运行：

第一版： .parallel()：20秒。没有.parallel()：41秒

第二版： .parallelStream()：12秒。 .stream()：41秒。

并行模式中的那8秒似乎是一个巨大的差异，因为从流中读取并执行所有繁重工作的extract方法和执行最终写入的write调用未更改。

Answer 1

问题是Stream API的当前实现以及针对未知大小源的IteratorSpliterator的当前实现严重地将这些源拆分为并行任务。你很幸运拥有超过1024个文件，否则你根本就没有并行化的好处。当前的流API实现考虑了estimateSize()返回的Spliterator值。未知大小的IteratorSpliterator在拆分之前返回Long.MAX_VALUE，其后缀也始终返回Long.MAX_VALUE。它的分裂策略如下：

定义当前批量大小。当前公式是从1024个元素开始并以算术方式（2048,3072,4096,5120等）增加，直到达到MAX_BATCH大小（即33554432个元素）。
将输入元素（在您的情况下为Paths）消耗到数组中，直到达到批量大小或输入用完为止。
返回ArraySpliterator迭代创建的数组作为前缀，将其自身留作后缀。

假设您有7000个文件。 Stream API会询问估计的大小，IteratorSpliterator会返回Long.MAX_VALUE。好的，Stream API要求IteratorSpliterator进行拆分，它会从基础DirectoryStream收集1024个元素到数组并分成ArraySpliterator（估计大小为1024）和自身（估计大小为仍然是Long.MAX_VALUE）。由于Long.MAX_VALUE远远超过1024，因此Stream API决定继续拆分较大的部分，甚至不试图拆分较小的部分。所以整体分裂树是这样的：

                     IteratorSpliterator (est. MAX_VALUE elements)
                           |                    |
ArraySpliterator (est. 1024 elements)   IteratorSpliterator (est. MAX_VALUE elements)
                                           |        |
                           /---------------/        |
                           |                        |
ArraySpliterator (est. 2048 elements)   IteratorSpliterator (est. MAX_VALUE elements)
                                           |        |
                           /---------------/        |
                           |                        |
ArraySpliterator (est. 3072 elements)   IteratorSpliterator (est. MAX_VALUE elements)
                                           |        |
                           /---------------/        |
                           |                        |
ArraySpliterator (est. 856 elements)    IteratorSpliterator (est. MAX_VALUE elements)
                                                    |
                                        (split returns null: refuses to split anymore)

所以在那之后你要执行五个并行任务：实际上包含1024,2048,3072,856和0个元素。请注意，即使最后一个块有0个元素，它仍会报告它估计有Long.MAX_VALUE个元素，因此Stream API也会将其发送到ForkJoinPool。糟糕的是，Stream API认为前四个任务的进一步分割是无用的，因为它们的估计大小要小得多。所以你得到的是非常不均匀的输入分割，最大利用四个CPU内核（即使你有更多）。如果每个元素的处理对于任何元素大致相同，那么整个过程将等待最大部分（3072个元素）完成。所以最大加速可能是7000/3072 = 2.28x。因此，如果顺序处理需要41秒，那么并行流将需要大约41 / 2.28 = 18秒（这接近您的实际数字）。

您的解决方案完全没问题。请注意，使用Files.list().parallel()您还将所有输入Path元素存储在内存中（在ArraySpliterator个对象中）。因此，如果手动将它们转储到List中，则不会浪费更多内存。像ArrayList这样的数组支持列表实现（目前由Collectors.toList()创建）可以均匀分割而不会出现任何问题，从而可以进一步提高速度。

为什么这种情况没有优化？当然，这不是一个不可能的问题（尽管实施可能非常棘手）。它似乎不是JDK开发人员的高优先级问题。在邮件列表中有关于此主题的几个讨论。您可以阅读Paul Sandoz留言here，在那里他评论我的优化工作。

Answer 2

作为替代方案，您可以使用专为DirectoryStream定制的自定义分割器：

public class DirectorySpliterator implements Spliterator<Path> {
    Iterator<Path> iterator;
    long est;

    private DirectorySpliterator(Iterator<Path> iterator, long est) {
        this.iterator = iterator;
        this.est = est;
    }

    @Override
    public boolean tryAdvance(Consumer<? super Path> action) {
        if (iterator == null) {
            return false;
        }
        Path path;
        try {
            synchronized (iterator) {
                if (!iterator.hasNext()) {
                    iterator = null;
                    return false;
                }
                path = iterator.next();
            }
        } catch (DirectoryIteratorException e) {
            throw new UncheckedIOException(e.getCause());
        }
        action.accept(path);
        return true;
    }

    @Override
    public Spliterator<Path> trySplit() {
        if (iterator == null || est == 1)
            return null;
        long e = this.est >>> 1;
        this.est -= e;
        return new DirectorySpliterator(iterator, e);
    }

    @Override
    public long estimateSize() {
        return est;
    }

    @Override
    public int characteristics() {
        return DISTINCT | NONNULL;
    }

    public static Stream<Path> list(Path parent) throws IOException {
        DirectoryStream<Path> ds = Files.newDirectoryStream(parent);
        int splitSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 8;
        DirectorySpliterator spltr = new DirectorySpliterator(ds.iterator(), splitSize);
        return StreamSupport.stream(spltr, false).onClose(() -> {
            try {
                ds.close();
            } catch (IOException e) {
                throw new UncheckedIOException(e);
            }
        });
    }
}

只需将Files.list替换为DirectorySpliterator.list，它就会均匀并行化，无需任何中间缓冲。在这里，我们使用DirectoryStream生成没有任何特定顺序的目录列表的事实，因此每个并行线程将仅从其中获取后续条目（以同步方式，因为我们已经具有同步IO操作，其他同步具有下一个 - 无所事事的开销。平行订单每次都会有所不同（即使使用forEachOrdered），但Files.list()也不保证订单。

这里唯一不重要的部分是要创建多少并行任务。由于我们在遍历文件夹之前不知道文件夹中有多少文件，因此使用availableProcessors()作为基础是很好的。我创建了大约8 x availableProcessors()个别任务，这似乎是一个很好的细粒度/粗粒度的折衷：如果每个元素处理不均匀，比处理器有更多的任务将有助于平衡负载。

Answer 3

您的解决方法的另一种替代方法是在您的信息流上使用.collect(Collectors.toList()).parallelStream()，例如

try(Stream<Path> paths = Files.list(infoDir)) {
    paths
        .collect(Collectors.toList())
        .parallelStream()
        .map(this::extract)
        .forEachOrdered(drug -> {
            try {
                marshaller.write(drug);
            } catch (JAXBException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        });
}

有了这个，您不需要致电.map(f -> infoDir.resolve(f))，性能应与您的第二个解决方案类似。

为什么Files.list（）并行流的执行速度比使用Collection.parallelStream（）慢得多？

3 个答案: