Java中的并行编程 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Java 中的并行处理

背景本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。

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并行编程中的lock free技术

lock free (中文一般叫“无锁”，一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。...不过lock free本身也是目前各种并行解决方案中比较受争议的一种: 一来这项技术有点过于诡异，掌握起来颇有难度，不过另一方面，因为它是完全基于最基本的编程技术，所以并不依赖任何语言/平台，理论上应用面可以很广...在并行编程方面，函数式的那些东西(比如Erlang、Haskell之类的)算得上是另起炉灶，而lock free算得上是就地解决吧。...所以各种方案其实也不矛盾，都是为人民服务嘛;) 个人对lock free的观点是这项技术不应该也不会大面积地应用在实际编程中，毕竟像这种高难度的东西还是有点曲高和寡。...不过我想无论是否在实际当中使用lock free技术，了解和研究这项技术本身都会对理解并行编程有很大的帮助。

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聊聊并行并行编程

并行编程主要聚焦于性能，生产率和通用性上。所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。...这个来源于摩尔定律的失效，霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速（这个已经在分布式系统上更能看出来，通信的瓶颈限制着速度）2.物质的原子性（来源于不可测准原理）并行编程开始了，即使很难。...因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。...通用性也是一个问题，当为了通用性，势必需要程序语言进行更为抽象，例如java至于C/C++的学习成本和开发成本。...启动的线程过多，CPU缓存就会溢出，从而导致过高的缓存未命中，影响性能。 2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。

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浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...多条指令构成指令流水线，且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。...区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。每个流多处理器都相当于一个“核"，而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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【开发日记】Java中的并行处理

在现代软件开发中，充分利用多核处理器的并行处理能力已成为提高应用性能的关键。在Java中，Executor提供了一个工具集，用于简化多线程编程，其中线程池是其核心组件之一。...在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用线程池来优化任务处理 1、线程池的基本概念线程池（Thread Pool）是一种基于池化技术的多线程处理方式。...它允许我们创建一定数量的线程并重用它们来执行多个任务。在Java中，ExecutorService 接口及其实现类提供了线程池的功能。 1.2、为什么使用线程池？...性能提升：通过并行处理多个任务，可以显著提高应用性能。更好的线程管理：线程池提供了一种统一管理线程的方式，包括线程的创建、执行和销毁。...2、实现线程池的示例代码让我们通过一个简单的示例来看看如何在Java中实现线程池。

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Parsl-Python中的高效并行编程模块

简介 Parsl是一个基于Python的开源（https://github.com/Parsl/parsl）并行编程库，使用户能够并行化 Python 程序并在各类计算资源（例如个人电脑、集群和超算集群...纯Python, 轻松并行化 Python 代码Parsl 提供了一种直观的、pythonic 的方式来通过注释“apps”来并行化代码：Python 函数或并发运行的外部应用程序。...自然并行编程！隐式数据流。应用在遵守数据依赖关系的同时并发执行Parsl 创建任务及其数据依赖关系的动态图。仅当满足任务的依赖关系时，才会执行任务。...可扩展的 Jupyter notebook。轻松管理跨分布式资源的执行。Parsl 与 Jupyter notebook无缝协作，允许笔记本中的应用程序并行执行并在远程资源上执行。...Parsl 程序提交要在分布在远程计算机上的工作线程上运行的任务。这些任务的说明包含在用户使用 Python 函数定义的“应用程序”中。

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Java 并发编程：进程、线程、并行与并发

一谈到Java并发编程，我们一般就会联想起进程、线程、并行、并发等等概念。那么这些概念都代表什么呢？进程与线程有什么关系？并发与并行又是什么关系呢？...image.png 而对于Java并发，就是在Java平台上实现来实现并发机制，Java平台上提供了线程以及线程并发多线程能提高执行效率前面我们了解到多线程可以实现并发和并行执行，所以多线程能提升总体的效率...如下图二中，一旦将任务分解成三个小任务后，在多CPU环境下则能够并行执行，大大减少了整体执行时间。...纵使在编程语言设计专家的努力下，现在有很多简化多线程编程的语言和模型，但相比于单线程来说多线程的编写仍然复杂很多。...总之，尽管很多编程语言尝试为我们提供更便捷的多线程编程，但在语言层面仍然无法完全屏蔽掉多线程与计算机结构的复杂性，所以不管我们使用什么语言都需要为多线程的编码考虑得更多。

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OCaml中的并行编程：从线程到协程

图片OCaml是一种函数式编程语言，它支持多种并行编程的方式。本文将介绍OCaml中的几种并行编程的方法，以及它们的优缺点。...线程OCaml标准库中的Thread模块提供了基于操作系统的线程支持，类似于CPython中的threading模块。...这意味着线程不能用来提高计算密集型任务的性能，而只能用来实现并发。事件循环在OCaml 5.0.0之前的版本中，要写并行代码，可以使用第三方库，如Lwt和Async。...事件循环的优点是简单、高效、可移植，但是缺点是需要使用特定的语法和风格来编写代码，以及难以与其他库或框架集成。子进程在OCaml中，可以使用Unix模块的fork函数创建子进程来实现并行。...，并打印它 *) Lwt_main.run lwt |> List.iter print_endline(* 调用主函数 *)let () = main ()综上所述，OCaml中有多种并行编程的方法

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【说站】java中并发和并行的概念

java中并发和并行的概念由于任务数量远远超过CPU核心数量，因此操作系统会自动把任务调度到每个核心上执行。...并行：多个任务在多个CPU分别同时运行，这称之为并行。...并发性：为了让银行服务人员更好地服务客户，规定每个客户的业务办理时间（防止其他客户长时间等待），银行服务人员将时间片轮转思想应用到客户业务中，当该客户业务的办理时间到达规定时间，银行人员暂停当前业务随之去办理下一个客户的业务...并行性：银行如果非常有钱，雇佣了很多的工作人员，此时一个客户就会有一个工作人员对接，所有客户的业务真正实现了同时处理，这种机制就称为并行性。...以上就是java中并发和并行的概念介绍，希望对大家有所帮助。更多Java学习指路：Java基础

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Java并行的入门

如果是串行的情况，就是一个人要身兼多职，一个人干三个人的活，你说这可咋整。专业来讲就是：Java虚拟机是很忙的，除了要执行 main 函数主线程外，还要做 JIT 编译，垃圾回收等待。...实际开发中：如果系统内只有一个 CPU，这个时候使用多进程或者多线程执行任务，那么这些任务不可能是真实并行的，而是并发，采用时间片轮转的方式。...临界区在并行程序中，临界区资源就是要保护的对象。临界区是用来表示一种公共资源或者是一种共享数据，可以被多个线程共同使用。...如果不一致，则说明资源可能在操作过程中与其他线程发生冲突，需要重试操作。因此，任何线程对资源有操作的过程中，都应该更新这个一致性标志，表示数据不再安全。无锁无锁的并行都是无障碍的。...一种典型的无等待结构就是「RCU（Read Copy Update）」，它的基本思想是，在读取的时候可以不加控制，在写数据的时候，先取得原始数据的副本，修改完成后，再写回数据 JMM（Java Memory

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CUDA并行编程概述

CUDA CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存...p; // 这是一个指向int变量的内存指针 function(p); // 如果直接把指针传入函数，那么它会以参数的形式被带入计算，函数中的操作无法修改p的值 function(&p); /.../ 只要把p的地址传入函数，函数就可以通过地址修改指针的值 void* v; // 但是指针类型很多，为了统一，通常会使用无类型指针 function(&v); // 所以我们应该传入一个指向无类型指针地址的指针...(void*)p; // 这样可以把 p 变成无类型指针，但是我们需要的是指向 p 的地址的无类型指针 (void**)&p; // 这样我们就得到了指向 p 的地址的无类型指针 function...中申请显存，并获得指向显存的指针 int length = size * sizeof(int); int a[size]; int b[size]; int c[size]; int* dev_a

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Parallel并行化编程

在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度，比较典型的需求就是并行下载。...前期遇到一个需求是要批量下载瓦片，每次大概下载上百万个瓦片，要想提高瓦片的下载速度，只能通过并行化的方式，下面把我解决此问题的思路和代码总结如下：第一步确定线程个数（ThreadCount），这个要根据网络情况和硬件配置进行确定...第二步将任务分成ThreadCount个，此步需要注意处理任务数较少（小于线程个数）以及任务数除不尽ThreadCount的情况。...处理方式为任务数较少时不进行任务细分，由一个线程处理；除不尽的情况解决方案是最后一个任务处理剩下所有的任务。...以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务

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并行编程基本工具

执行fork()的进程是新创建进程的父进程。...:" << getpid() << ",x=" << x << std::endl; } wait_all(); return 0; } Posix 多线程在一个已有的进程中的创建线程需要使用...pthread_create原语，多线程模型的pthread_join是对fork-join中wait()的模仿，它会阻塞到某个线程返回。...多线程模型中多个线程会共享进程之间的数据，可能存在数据竞争的情况。...并发编程工具的选择在能解决问题的前提下，并发编程工具选择最简单的一个,如果可以尽量使用串行编程，如果达不到要求，使用shell脚本来实现并行化。

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OpenMP并行编程简介

在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。 ?...概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...: 同步并行线程，让线程等待，直到所有的线程都执行到该行 #pragma omp section: 将并行块内部的代码划分给线程组中的各个线程，一般会在内部嵌套几个独立的section语句，可以使用nowait

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TPU中的指令并行和数据并行

本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD）单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。...显然，TPU core的设计中采用了这样一种数据并行的方式——一条instruction控制了256*256个乘加计算单元（MatirxMultiply/Convolve）。.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。

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R并行编程实战

《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply（）的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。...在《R并行编程实战》的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行

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OpenMP 并行编程初探

引言在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...可移植性：OpenMP 支持多种编程语言和操作系统。灵活性：可以逐步地并行化代码，并控制线程的数量和行为。...+) { sum += array[i]; } printf("总和：%d\n", sum); return 0; } 四、总结 OpenMP 为开发人员提供了一种简洁、高效的并行编程方法...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。

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Java中的网络编程

　　Java中的网路编程主要是Java的Socket编程，属于JavaEE中的高级的部分，以下内容是对java网路编程的一个小结，代码都是经过编译调试的　　C/S程序应用：客户/服务器模式，如QQ客户端...C/S程序分为两种：基于TCP协议：Socket（套接字）, 可靠的编程： A->B 如打电话先建立连接基于UDP协议：不可靠，如短信功能。...如果编写一个TCP程序需要JAVA的两个包支持： java.net.*: 主要提供网络支持； |-ServerSocket类：服务器端程序 ...System.out.println(buf.readLine()); 22 buf.close(); 23 client.close(); 24 25 } 26 27 } 在JDK中也准备了两个专门用于实现...UDP的类 1.DatagramScoket 2.DatagramPacket 服务器端程序： package Client; import java.io.*; import

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Java Stream API中如何实现数据的并行处理？

在 Java Stream API 中，实现数据的并行处理非常简单，核心是通过 parallelStream() 方法获取并行流，而非默认的串行流（stream()）。...一、并行处理的核心原理并行流（Parallel Stream）：基于 Fork/Join 框架实现，自动将流中的元素分割成多个子流，由多个线程并行处理，最后合并结果。...基础并行处理（对比串行与并行）import java.util.Arrays;import java.util.List;public class ParallelStreamDemo { public...("长度大于5的单词数：" + count); // 输出：2（banana、cherry）四、注意事项线程安全问题并行流会多线程执行操作，若流操作中涉及共享变量的修改（如使用 forEach 累加全局变量...自定义并行线程池并行流默认使用 Fork/Join 框架的公共线程池（ForkJoinPool.commonPool()），若需自定义线程池，可通过 ForkJoinPool 包装：import java.util.concurrent.ForkJoinPool

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深入解析Java中的ForkJoinPool：分而治之，并行处理的利器

一、ForkJoinPool概述 ForkJoinPool是Java并发包java.util.concurrent中的一个类，它提供了一个工作窃取算法的实现，能够高效地处理大量可以被拆分成较小子任务的任务...二、ForkJoinPool的工作原理 ForkJoinPool作为Java中的并行处理框架，其工作原理基于分治算法和工作窃取算法。下面将更深入地探讨其内部机制。 2.1....在ForkJoinPool中，这种策略被用于并行处理任务。当一个大任务提交给ForkJoinPool时，它首先会被拆分成多个小任务。这些小任务是相互独立的，可以并行执行。...简化并发编程：使用ForkJoinPool可以简化并发编程的复杂性，开发者只需要关注任务的拆分和合并逻辑，而无需关心线程的创建、管理和调度等细节。...六、总结 ForkJoinPool是Java并发编程中的一个强大工具，它提供了一种高效的方式来处理可以被拆分成较小子任务的大任务。

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