在 Java 中正确使用并行流

Question

我正在用 Java 中的并行流进行试验，为此我有以下代码用于计算之前的素数n。基本上我有两种方法calNumberOfPrimes(long n)- 4 种不同的变体isPrime(long n)- 2 种不同的变体实际上，我对上述每种方法都有 2 个不同的变体，一个使用并行流的变体，另一个不使用并行流的变体。   // itself uses parallel stream and calls parallel variant isPrime    private static long calNumberOfPrimesPP(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, n)                .parallel()                .filter(i -> isPrimeParallel(i))                .count();    }    // itself uses parallel stream and calls non-parallel variant isPrime    private static long calNumberOfPrimesPNP(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, n)                .parallel()                .filter(i -> isPrimeNonParallel(i))                .count();    }    // itself uses non-parallel stream and calls parallel variant isPrime    private static long calNumberOfPrimesNPP(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, n)                .filter(i -> isPrimeParallel(i))                .count();    }    // itself uses non-parallel stream and calls non-parallel variant isPrime    private static long calNumberOfPrimesNPNP(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, n)                .filter(i -> isPrimeNonParallel(i))                .count();    }    // uses parallel stream    private static boolean isPrimeParallel(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, (long) Math.sqrt(n))                .parallel()                .noneMatch(i -> n % i == 0);    }    // uses non-parallel stream    private static boolean isPrimeNonParallel(long n) {        return LongStream                .rangeClosed(2, (long) Math.sqrt(n))                .noneMatch(i -> n % i == 0);    }我试图找出,和中的哪一个在正确使用并行流的效率方面是最好calNumberOfPrimesPP的calNumberOfPrimesPNP，以及为什么它是最好的。calNumberOfPrimesNPPcalNumberOfPrimesNPNPPS：我知道这不是计算素数的最佳方法。 埃拉托色尼筛法和其他更复杂的方法可以做到这一点。但是通过这个例子，我只想了解并行流的行为以及何时使用它们。

Answer 1

我认为，很明显，为什么 NPP 如此缓慢。

将结果数字排列在表格中：

       |    _P    |   _NP

-------+----------+---------

  P_   |   2364   |   265

-------+----------+---------

  NP_  |  11424   |  1138

-------+----------+---------

所以你看到当外部流是并行的时候它总是更快。这是因为流中有很多工作要做。因此，与要完成的工作相比，处理并行流的额外开销很低。

您还看到，当内部流不并行时，它总是更快。isPrimeNonParallel比 快isPrimeParallel。这是因为流中没有太多工作要做。在大多数情况下，经过几步之后就可以清楚地知道该数字不是素数。一半的数字是偶数（只有一步）。与要完成的工作相比，处理并行流的额外开销很高。