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

Question

我正在制作一个游戏,并且有一个ConcurrentHashMap,其中包含当前登录的所有玩家.我有一个AutoSaver线程循环通过HashMap并将所有玩家1保存为1.当没有多少玩家时这很好,因为它迭代时间不会太长,但是当有很多玩家登录时它会慢一点.我使用java流和并行读取,我们可以加快集合的处理,所以我尝试将现有循环改为现在使用流和并行.

我的问题是,我的实施是否正确？有没有更好的方法呢？它现在是线程安全吗？

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
    }

我刚刚开始使用lambdas,所以如果出现问题请告诉我.

Answer 1

如果 savePlayer 是线程保存的，那么它就是线程安全的。将流转换为并行流并不意味着它是线程安全的，而是使算法能够并行化。

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玩家保存部分。这意味着使用并行流不会带来任何好处，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，因为线程仍然必须相互等待。

• 第二个线程尝试在第一个线程的同时更改数据库数据，这可能会导致数据库上的数据不一致。假设您的代码支持多个到数据库的活动连接。

总之，当您要执行的算法可并行时，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》一书中的示例：

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
}

欲了解更多信息，请参阅本书第 7 章。