java 多线程阻塞主线程 parallelStream || 程序计数器 + 线程池 || CompletableFuture使用性能经验

1。CompletableFuture

                    CompletableFuture<Map<Menu, Map<IntentDetail, Double>>> xxx= CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                        Map<Menu, Map<IntentDetail, Double>> scores = new ConcurrentHashMap<>();
                        return scores;
                    },addTaskExecutor);

                    // 等待所有计算完成并合并结果
                    CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(
                            xx,
                            xx,
                            xx,
                            xx,
                            xx
                    );

个人使用时，比较适合多个线程组合作处理逻辑时，但是真实体验下，性能较传统的程序计数器 + 线程池 性能低很多。

2。程序计数器 + 线程池

   CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(xx.size());
                for (xxx xxx: xxx) {
                    threadPool.submit(() -> {
                        try {

                        } catch (Exception e) {
                            log.error(e.getMessage(), e);
                        } finally {
                            countDownLatch.countDown();
                        }
                    });
                }
                countDownLatch.await();

传统的计数器加线程池处理的模式，个人最喜欢使用的一种，性能也是三种里面最高(实测比CompletableFuture高)相对可控的一种方式。

3。parallelStream

 menuData.parallelStream().forEach(item->{});

parallelStream().forEach(…) 会阻塞主线程，直到所有并行任务完成。这使得你可以安全地在后续代码中依赖于并行处理的结果。

AI总结:
如果任务简单且是 CPU 密集型，使用 parallelStream 是个不错的选择；如果是 I/O 密集型或需要复杂的异步控制，CompletableFuture 更合适；对于需要高度定制的任务，程序计数器 + 线程池可能是最佳选择。

CompletableFuture
优点:
支持异步编程，适合处理非阻塞的任务。
可以组合多个异步任务，提供灵活的控制流。
缺点:
需要更多的代码来处理复杂的任务链。
对于 CPU 密集型任务，可能不如 parallelStream 高效。

程序计数器 + 线程池
优点:
可以根据具体需求自定义线程池大小和任务调度策略，灵活性高。
对于复杂的计算任务，可以通过合理的线程管理提高性能。
缺点:
实现复杂，代码可读性较差。
需要手动管理线程生命周期，容易引入错误。

parallelStream
优点:
简单易用，代码可读性强。
利用 Fork/Join 框架自动管理线程，提高 CPU 利用率。
缺点:
对于小规模任务，可能会引入额外的开销，导致性能下降。
对于 I/O 密集型任务，可能不如其他方式高效。

问题1：
parallelStream 和 程序计数器+ 线程池 哪个更快
性能比较
开销:
parallelStream: 在启动和管理线程方面的开销较高，尤其在数据量小的情况下，可能会因为线程管理的开销而导致性能下降。
线程池: 由于线程池复用线程，通常在高并发和大量任务时表现更好，尤其是任务粒度较大时。
任务粒度:
小任务: 对于小任务，parallelStream 可能会因为任务切分和合并的 overhead 而表现不佳。
大任务: 对于较大的任务，线程池可能会更高效，因为它可以避免频繁的线程创建和销毁。
灵活性与可控性
parallelStream:
使用简单，适合快速开发，但在复杂逻辑和错误处理方面灵活性较低。
线程池:
提供更多的控制和灵活性，适合复杂的并发场景，能够更好地处理错误和任务调度。
总结
小数据量: 在处理小数据量的情况下，线程池 通常会更快，因为 parallelStream 的开销可能会影响性能。
大数据量: 对于大数据量的计算，parallelStream 可能会更方便，但在性能上依赖于具体的任务和数据特性。
灵活性: 如果需要更高的灵活性和控制，程序计数器 + 线程池 是更好的选择。

问题2：并行流 和 CompletableFuture 在数据量小的情况下谁的性能更高啊
小数据量: 在小数据量的情况下，使用 并行流 (parallelStream) 性能更高且代码更简洁。
复杂任务: 如果未来需要更复杂的异步处理，可能再考虑使用 CompletableFuture。

1. 任务类型
   CPU 密集型任务:
   线程池：可以通过自定义线程池的大小来优化性能，确保 CPU 资源被充分利用。
   CompletableFuture：虽然在 CPU 密集型任务中也能利用多线程，但通常不如专门的线程池灵活。
   I/O 密集型任务:

CompletableFuture：更适合，因为它可以处理异步 I/O 操作，避免线程阻塞，提高吞吐量。
线程池：如果线程池配置不当，可能导致线程阻塞，影响性能。

问题3：CompletableFuture 和 计数器+线程池谁的性能高啊

提供了更好的异步编程模型，支持任务组合和回调。
适合需要复杂控制流的场景。
线程池:
允许更细粒度的控制，但实现复杂度较高。
适合需要高度定制的任务调度。
3. 性能
基准测试:
实际性能往往取决于具体的实现和任务特性。对于简单的并行计算任务，线程池可能表现更好；而对于需要异步处理的任务，CompletableFuture 会更高效。
结论
CPU 密集型任务: 自定义线程池通常性能更高。
I/O 密集型任务: CompletableFuture 更具优势。
建议在实际应用中进行基准测试，以根据具体任务类型和环境选择最优方案。

注：问题3我保持个人建议，如果是复杂的组合类型，或者对性能要求没那么高同时希望能够很方便的管理线程，那使用CompletableFuture 是比较好的，除此之外我还是坚持 计数器+线程池 ，但是要保证计数器能够准确同时能释放，否则就是天塌了。。。。。。