chapter7 - 병렬 데이터 처리와 성능

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Java7 이전

• 데이터 컬렉션을 병럴로 처리하기가 어려웠음
  1) 데이터를 서브파트 분할
  2) 분할된 서브파트를 각각의 스레드로 할당
  3) 의도치 않은 race condition이 발생하지 않도록 적절한 동기화 작업
  4) 부분 결과를 합침

Java7 이후

• fork/join 프레임워크 제공
  • 더 쉽게 병렬화를 수행하며 에러 최소화 가능

7.1 병렬 스트림

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• 컬렉션에 paralleStream 호출시 병렬 스트림이 생성
• 병렬 스트림이란 각각의 스레드에서 처리할 수 있도록 스트림 요소를 여러 청크로 분할한 스트림

병렬 스트림 활용 예시

• ex) n을 인수로 받아 1 ~ n까지의 모든 숫자의 합계를 반환하는 메서드 구현

public long sequentialSum(long n) {
  return Stream.iterate(1L, i->i+1)
    .limit(n)
    .reduce(0L, Long::sum);
}


public long iterativeSum(long n) {
  long result = 0;
  for(long i = 1L; i <= n; i++) {
    result += i;
  }
  return result;
}

위의 경우 n이 커진다면 병렬로 처리하는 것이 좋지만, 병렬작업은 고려할 부분이 많다.

• 결과 변수는 어떻게 동기화 할것인지?
• 몇 개의 스레드를 사용해야 되는지?
• 숫자는 어떻게 생성해야 되는지?
• 생성된 숫자는 누가 더할 것인지?

해당 문제는 병렬 스트림을 이용하면 모두 쉽게 해결할 수 있다.

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7.2 순차 스트림을 병렬 스트림으로 변환하기

순차 스트림에 parallel() 메서드를 호출하면 기존의 함수형 리듀싱 연산(숫자 합계 계산)이 병렬로 처리된다.

public long parallelSum(long n) {
  return Stream.iterate(1L, i->i+1) 
    .limit(n)
    .parallel()
    .reduce(0L, Long::sum);
}

병렬 스트림을 이용하면 스트림이 여러 청크로 나눠져 연산을 수행한다.