线程隔离问题

线程隔离在同一个应用中创建两个线程池，并在其中一个线程池中使用 parallelStream() 来处理并行流，确实需要注意资源的合理分配和配置。下面是一些关键点和配置建议：

1. 理解 parallelStream()
Java 中的 parallelStream() 使用默认的 ForkJoinPool ，其线程数量默认等于机器的 CPU 核心数（通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 获得）。但是，如果你在应用中创建了自己的线程池，则需要注意不要过度消耗系统资源。

2. 配置自定义线程池
为了避免 parallelStream() 使用默认的全局 ForkJoinPool 可能引起的资源争用，你可以为并行流指定一个自定义的 ForkJoinPool 。示例配置如下：

java
复制代码
ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(nThreads); // nThreads 是你想要设置的线程数
customThreadPool.submit(() -> {
list.parallelStream().forEach(element -> {
// 处理逻辑
});
}).join();
在这种配置中，nThreads 可以根据你的应用需求和服务器的硬件配置（如 CPU 核心数和内存大小）来决定。

3. 资源考量
CPU 核心数：通常，线程池的大小应该根据你的 CPU 核心数来设置。一个经验法则是设置线程数为 CPU 核心数的一到两倍。
内存：确保每个线程的堆栈大小和预期的内存消耗在可接受范围内，以避免内存溢出。
4. 示例
假设你有一个 4 核 CPU 和足够的内存，可以考虑以下配置：

第一个线程池（用于 I/O 密集型任务）：可以设置线程数为 CPU 核心数的两倍，即 8 。
第二个线程池（用于 parallelStream()）：可以设置线程数为 CPU 核心数，即 4 。
5. 注意事项
确保对线程池的大小和任务类型有清晰的认识，以便根据任务的 CPU 或 I/O 绑定性来调整。
监控应用的性能和资源消耗，适时调整线程池的配置。
通过这种方式，你可以更合理地利用资源，避免不必要的资源竞争，从而提高应用性能。

来自 chatgpt4

@tuotuolala #2 不要直接引用 ai 内容..

DO
调整并行级别
合理分配线程池大小
LOOP


DO
优化数据结构
监控和调优 JVM 参数
LOOP

@tuotuolala 还是收费的 ai 强些，kimi 只能告诉我方向