最佳实践

选择合适的数据类型：

并行排序适用于大型数组和集合。对于小型数据集，串行排序可能更快。

避免不必要的复制：

在调用 Arrays.parallelSort 时，确保你不需要保留原始数组的顺序，因为该方法会对传入的数组进行就地排序。

考虑线程池大小：

默认情况下，Arrays.parallelSort 使用的是 ForkJoinPool.commonPool()。你可以通过调整这个线程池的大小来优化性能。

避免嵌套并行操作：

嵌套的并行操作可能导致线程争用和性能下降。尽量减少嵌套并行操作的数量。

测试和基准测试：

对于不同的数据集和硬件环境，进行充分的测试和基准测试，以确定最佳的排序策略。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用 Arrays.parallelSort 进行并行排序，并包括了一些优化建议。

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

publicclass ParallelSortExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个大型随机整数数组
        int size = 10_000_000;
        int[] array = generateRandomArray(size);

        // 测量并打印串行排序的时间
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Arrays.sort(array.clone()); // 使用 clone 避免影响后续排序
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Serial sort time: " + (endTime - startTime) + " ms");

        // 测量并打印并行排序的时间
        startTime = System.currentTimeMillis();
        Arrays.parallelSort(array);
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Parallel sort time: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }

    privatestaticint[] generateRandomArray(int size) {
        Random random = new Random();
        int[] array = newint[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100_000);
        }
        return array;
    }
}

关键点解释

生成随机数组：

使用 generateRandomArray 方法生成一个包含 10,000,000 个随机整数的数组。

测量串行排序时间：

使用 Arrays.sort 进行串行排序，并测量其执行时间。
注意这里使用了 array.clone() 来克隆数组，以确保不影响后续的并行排序。

测量并行排序时间：

使用 Arrays.parallelSort 进行并行排序，并测量其执行时间。

测试结果

Serial sort time: 513 ms
Parallel sort time: 216 ms

注意事项

硬件配置：并行排序的效果很大程度上取决于硬件配置，特别是 CPU 核心数和内存大小。
数据集大小：对于较小的数据集，串行排序可能更快，因为并行化带来的开销可能会超过其带来的性能提升。
多次运行：为了获得更准确的结果，建议多次运行程序并取平均值。

进一步优化

如果你发现默认的并行排序没有达到预期的效果，可以尝试以下优化措施：

调整 ForkJoinPool 的大小：

默认情况下，ForkJoinPool.commonPool() 使用可用处理器的核心数。你可以通过设置系统属性或手动创建 ForkJoinPool 来调整线程池大小。

示例代码：调整 ForkJoinPool 大小

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;

publicclass ParallelSortWithCustomPoolExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个大型随机整数数组
        int size = 10_000_000;
        int[] array = generateRandomArray(size);

        // 创建自定义的 ForkJoinPool
        int parallelism = 8; // 根据需要调整并行度
        ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(parallelism);

        // 测量并打印并行排序的时间
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        customPool.execute(() -> Arrays.parallelSort(array));
        customPool.shutdown();
        try {
            customPool.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, java.util.concurrent.TimeUnit.NANOSECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Parallel sort with custom pool time: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }

    privatestaticint[] generateRandomArray(int size) {
        Random random = new Random();
        int[] array = newint[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100_000);
        }
        return array;
    }
}