如何使用Java Parallel进行多核优化

在Java中，可以使用java.util.concurrent.ForkJoinPool和java.util.concurrent.RecursiveAction或java.util.concurrent.RecursiveTask来实现多核优化

1. 导入必要的类库：

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

2. 创建一个实现RecursiveAction的类，该类包含要并行执行的任务：

class MyTask extends RecursiveAction {
    private int start;
    private int end;

    public MyTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (end - start <= 100) { // 任务大小阈值
            // 执行单线程任务
            for (int i = start; i < end; i++) {
                // 处理数据
                System.out.println("Processing data at index: " + i);
            }
        } else {
            // 将任务拆分为两部分
            int mid = (start + end) / 2;
            MyTask leftTask = new MyTask(start, mid);
            MyTask rightTask = new MyTask(mid, end);

            // 并行执行左右两部分任务
            invokeAll(leftTask, rightTask);
        }
    }
}

3. 在主方法中创建一个ForkJoinPool实例，并提交任务：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int dataSize = 1000; // 数据总量
        int threshold = 100; // 任务大小阈值

        // 创建一个ForkJoinPool实例
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

        // 创建任务并提交给ForkJoinPool
        MyTask task = new MyTask(0, dataSize);
        forkJoinPool.invoke(task);
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个MyTask类，它继承了RecursiveAction。在compute()方法中，我们将任务拆分为两部分，并使用invokeAll()方法并行执行它们。最后，在主方法中，我们创建了一个ForkJoinPool实例，并将任务提交给它以利用多核优化。

注意：这个示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据具体需求调整任务拆分阈值、任务逻辑等。