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之前有同事在做多线程数据处理时用到了Spliterator ，对于Spliterator的
trySplit 不太了解，于是做了个demo ，简单对方法进行了说明，以此记录,首先来看一下官方对Spliterator 的方法描述，直接搬来jdk的介绍
intcharacteristics()返回此Spliterator及其元素的一组特征。
longestimateSize()返回
forEachRemaining(java.util.function.Consumer<? super T>)遍历将遇到的元素数量的估计，如果无穷大，未知数或计算 成本太高，则返回Long.MAX_VALUE。default voidforEachRemaining(Consumer<? super T> action)在当前线程中依次执行每个剩余元素的给定操作，直到所有元素都被处理或动作引发异常。
default Comparator<? super T>getComparator()如果这个Spliterator的来源是
SORTED由Comparator，返回Comparator。default longgetExactSizeIfKnown()方便的方法返回
estimateSize()如果这个Spliterator是SIZED，否则-1。default booleanhasCharacteristics(int characteristics)返回
true如果Spliterator的characteristics()包含所有给定的特性。booleantryAdvance(Consumer<? super T> action)如果剩下的元素存在，执行给定的操作，返回
true; 否则返回false。Spliterator<T>trySplit()如果此分割器可以被分区，返回一个包含元素的Spliter，当从该方法返回时，它不会被该Spliter所覆盖。
直接看文档肯定时一知半解的，写了个小demo，demo主要功能就是我想用spliterator
对0~100 的数字进行切割，切割后放在四个线程中同时进行遍历，达到每个线程遍历25个数字的效果，我们看一下
class SpliteratorThread extends Thread {
private Spliterator spliterator;
private CountDownLatch countDownLatch;
private String name;
public SpliteratorThread(Spliterator spliterator, CountDownLatch countDownLatch, String name) {
this.spliterator = spliterator;
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
Thread.currentThread().setName(this.name);
spliterator.forEachRemaining(x -> {
System.out.println(SpliteratorThread.currentThread().getName() + ":" + x);
});
countDownLatch.countDown();
}
} @Test
public void streamSpliteratorTest() throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(4);
IntStream intStream = IntStream.range(0, 100);
//原始迭代器
Spliterator originSp = intStream.spliterator();
//sp1是原始迭代器进行一次分割后分割出来的迭代器
Spliterator sp1 = originSp.trySplit();
System.out.println("originSp剩余数量：" + originSp.estimateSize());
// //sp2是原始迭代器进行二次分割后分割出来的迭代器
Spliterator sp2 = originSp.trySplit();
System.out.println("originSp剩余数量：" + originSp.estimateSize());
//sp3是sp1进行一次分割后分割出来的迭代器
Spliterator sp3 = sp1.trySplit();
System.out.println("sp1剩余数量：" + sp1.estimateSize());
System.out.println("sp3剩余数量：" + sp3.estimateSize());
//我们启动线程进行并行迭代（模拟stream parallel模式）查看输出结果
new SpliteratorThread(originSp, countDownLatch, "线程1").start();
new SpliteratorThread(sp1, countDownLatch, "线程2").start();
new SpliteratorThread(sp2, countDownLatch, "线程3").start();
new SpliteratorThread(sp3, countDownLatch, "线程4").start();
countDownLatch.await();
}来看一下输出
originSp剩余数量：50
originSp剩余数量：25
sp1剩余数量：25
线程4:0
线程4:1
线程4:2
线程4:3
线程4:4
线程4:5
线程4:6
线程4:7
线程4:8
线程4:9
线程4:10
线程4:11
线程4:12
线程4:13
线程4:14
线程4:15
线程4:16
线程4:17
线程4:18
线程4:19
线程4:20
线程4:21
线程4:22
线程4:23
线程4:24
线程1:75
线程2:25
线程2:26
线程2:27
线程2:28
线程2:29
线程2:30
线程2:31
线程2:32
线程2:33
线程2:34
线程2:35
线程2:36
线程2:37
线程2:38
线程2:39
线程2:40
线程2:41
线程2:42
线程2:43
线程2:44
线程2:45
线程2:46
线程2:47
线程2:48
线程2:49
线程3:50
线程3:51
线程3:52
线程3:53
线程3:54
线程3:55
线程3:56
线程3:57
线程3:58
线程3:59
线程3:60
线程3:61
线程3:62
线程3:63
线程1:76
线程1:77
线程1:78
线程1:79
线程1:80
线程1:81
线程1:82
线程1:83
线程1:84
线程1:85
线程1:86
线程1:87
线程1:88
线程1:89
线程1:90
线程1:91
线程1:92
线程1:93
线程1:94
线程1:95
线程1:96
线程1:97
线程1:98
线程1:99
线程3:64
线程3:65
线程3:66
线程3:67
线程3:68
线程3:69
线程3:70
线程3:71
线程3:72
线程3:73
线程3:74
从结果来看确实做到了横向切割，但是看起来代码是很奇怪的，我们需要这样切割才可以平均分割，这是默认的规则，如果希望按照自己数据线程以及规则切割可以实现自己的spliterator，这在后面会有说到
Spliterator originSp = intStream.spliterator();
Spliterator sp1 = originSp.trySplit();
Spliterator sp2 = originSp.trySplit();
Spliterator sp3 = sp1.trySplit();图形展示看起来容易些
我用的是intStream ，它返回的迭代器是
我们来看一下他的trySplit 方法
@Override
public Spliterator.OfLong trySplit() {
long size = estimateSize();
return size <= 1
? null
// Left split always has a half-open range
: new RangeLongSpliterator(from, from = from + splitPoint(size), 0);
}其实他默认的分割方式就是对半切割分割法)，其实大部分 Collection接口都实现了自己的spliterator
有了之前的小demo，有兴趣的可以看看下一篇《JAVA8 Spliterator 并行迭代器用法以及 自定义Spliterator （二） 》 自定义spliterator 按自己的需求实现并行迭代器
本文标签： 自定义迭代Spliterator
版权声明：本文标题：JAVA8 Spliterator 并行迭代器用法以及 自定义Spliterator （一） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1729851091a1215421.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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