更好的java并发框架/抽象

Java 5及更高版本中的并发显然比处理原始线程更好

关于fork和join以及内存中的数据结构（如并行阵列）的讨论给我留下了深刻的印象。不幸的是，Java7只剩下了fork和join的骨架，缺少了数据结构

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我想知道是否有类似且经过良好测试的框架/抽象可以有效地对庞大的数据集进行聚合。

我真的认为您应该看看RxJava：

“它扩展了观察者模式，以支持数据/事件序列，并添加了运算符，允许您以声明方式将序列组合在一起，同时将诸如低级线程、同步、线程安全、并发数据结构和非阻塞I/O之类的问题抽象出来。”

“很难使用Futures来优化组合条件异步执行流（或者不可能，因为每个请求的延迟在运行时都会发生变化）。当然，这可以做到，但它很快就会变得复杂（因此容易出错），或者过早地阻塞Future.get（），从而消除了异步执行的好处

另一方面，RxJava Observable用于构成异步数据的流和序列。“

尽管@user1500191提到了这一点，但我可以为您添加另一个选项

Akka是一个工具包和运行时，用于在JVM上构建高度并发、分布式和容错的事件驱动应用程序

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问题是你是否想留在爪哇岛。Scala提供了全面的未来实现和不可变的结构，可以提供更好的并发属性。另外，看看Spark，它是一个用于内存（大）数据分析的框架（构建在Scala上）。Umm RxJava和Java 8使这一论点陷入僵局——但Scala轻易赢得了一系列其他论点，其中#1是一个少得多的“仪式”代码。是的，Scala/clojures/CoreAync是功能人员建议的其他框架。但是一个具有并发和并行作业执行器的公共平台最合适。感谢您的回答。对于我的用例，Rx非常适合计算，但不适合阻塞io作业。我两者兼而有之。与从DB读取数据的stage1（粗粒度）、Stage2进程（细粒度）、stage3持久化（粗粒度）类似。对于粗粒度的线程池，executor最适合使用可调数量的线程，但对于细粒度的forx和join，使用固定数量的线程（~核数）是好的。框架应该适合这两个方面。Akka可能会解决问题，但我觉得我手头的用例太小，无法容纳Akka。可能是Rx，但它最适合我下面解释的一半问题。