更改 ConcurrentHashMap 上的现有 foreach 循环以使用 Lambdas 来利用并行处理

Question

我正在制作游戏并有一个 ConcurrentHashMap，其中包含当前登录的所有玩家。我有一个 AutoSaver 线程，它循环遍历 HashMap 并保存所有玩家1 乘 1。当玩家不多时，这很好，因为它不需要太多时间来迭代，但当有很多玩家登录时，它可能会慢一点。我阅读使用 java 流和并行，我们可以加快集合的处理速度，所以我尝试将现有循环更改为现在使用 stream 和 parallel.

我的问题是，我的实现是否正确？有更好的方法吗？现在线程安全了吗？

这是现有的实现

for(Player player : ActiveConnections.getAllConnectedPlayers().values(){
    if(player != null)
        saveManager.savePlayer(player, true);
}

这是我使用流和并行的实现

ActiveConnections.getAllConnectedPlayers().values()
    .stream()
    .parallel()
    .filter((x) -> x != null)
    .forEach((x) -> saveManager.savePlayer(x, true));

编辑这是我的保存管理器实现

public class SaveManager {

    private MySqlManager sqlManager;

    public SaveManager(){
        sqlManager = MySqlManager.getInstance();
    }

    public void savePlayer(Player player, boolean autoSave){
       //Saves the player
    }

同样，我刚刚开始使用 lambda，所以如果有什么问题请告诉我。

Answer 1

如果savePlayer是线程保存的，那么它是线程安全的。将流转换为并行流并不能使其成为线程安全的，它使算法能够并行化。

但是，如果您的 savePlayer 在数据库中保存内容，则无法并行化您想要的播放器保存部分。这意味着您看不到使用并行流有任何好处，因为当一个线程更改数据库的内容时，可能会发生两件事：

第二个线程想要拯救另一个玩家，等待第一个线程完成。如果是这种情况，那么使用并行流就没有任何好处，因为线程仍然需要相互等待。
第二个线程试图同时更改数据库数据的第一个线程可能会导致数据库中的数据不一致。假设您的代码支持多个活动的数据库连接。

总而言之，当您要执行的算法是可并行化的时，您应该使用并行流。在内部，parallelStream() 将流划分为子流，并在每个子流上（并发）执行每个项目的算法，最后使用相同的算法组合每个子流的结果。

"Java 8 in Action" 书中的一个例子：

public static long parallelSum(long n){
   return Stream.iterate(1L, i -> i + 1) // generate a stream of long values, starting at 1
                .limit(n) // limit the stream to n items
                .parallel()
                .reduce(0L, Long::sum); // this is what we want to execute concurrently, and in the end the result of each sub-stream will be combined using this sum
}

有关详细信息，请参阅本书的第 7 章。

更改 ConcurrentHashMap 上的现有 foreach 循环以使用 Lambdas 来利用并行处理

Changing existing foreach loop on ConcurrentHashMap to use Lambdas to harness parallel processing

java

parallel-processing

lambda