逻辑CPU数量对Java 8 Streams性能的影响及并行度问题咨询

嘿，这个问题问到点子上了——并行流的性能和硬件核心数的关系，是Java性能调优里很实用的知识点，我给你掰扯清楚：

先搞懂并行流的默认线程池逻辑 #

Java 8并行流默认依赖ForkJoinPool.commonPool()，这个线程池的默认并行度是由Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1计算出来的，而availableProcessors()返回的就是逻辑CPU核心数（比如开启超线程的4物理核CPU，会返回8）。也就是说，逻辑核心数直接决定了并行流默认能用到的工作线程数量。

逻辑CPU数量如何影响性能？ #

这里得分两种任务类型来看：

• CPU密集型任务（比如复杂计算、大数据量排序）：
  这类任务的瓶颈在CPU算力。逻辑核心数越多，能同时并行执行的线程数就越多，总耗时自然会降低。但要注意：超线程带来的逻辑核心提升是有边际效应的——两个逻辑线程共享同一个物理核心的执行单元，当物理核心都被占满后，再增加逻辑核心，性能提升会明显放缓，甚至几乎没变化。比如4物理核开超线程到8逻辑核，并行流性能可能只提升到原来的3.5倍左右，而非4倍。
• IO密集型任务（比如文件读写、远程接口调用）：
  这类任务大部分时间线程都在等待IO完成，CPU处于空闲状态。这时候逻辑核心数越多，能同时处理的阻塞线程就越多，能更充分利用CPU资源，性能提升的空间会更大。但也不是越多越好，当线程数超过某个阈值，上下文切换的开销会超过并行带来的收益，性能反而会下降。

并行度是否随逻辑CPU数量增加而线性提升？ #

答案是不会线性提升：

• 对于CPU密集型任务，物理核心数才是真正的瓶颈，超线程的逻辑核心只能带来部分提升，并行度的增长会逐步趋缓。
• 对于IO密集型任务，并行度提升的幅度取决于IO等待时间的长短——等待时间越长，逻辑核心数增加带来的收益越高，但到了一定程度后，上下文切换开销会抵消收益。
• 另外，你也可以手动干预并行度：比如通过System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "12")修改commonPool的并行度，或者自己创建专属的ForkJoinPool来执行并行流。这时候逻辑CPU数量的影响就看你设置的并行度和硬件的匹配度了——如果设置的并行度远超过逻辑核心数，反而会因为频繁上下文切换拖慢性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者noobCoder