Array|5万字：Stream和Lambda表达式最佳实践2( 九 ) Array

之前我们讲到parallelStream的底层使用到了ForkJoinPool来提交任务的，默认情况下ForkJoinPool为每一个处理器创建一个线程， parallelStream如果没有特别指明的情况下，都会使用这个共享线程池来提交任务。
那么在特定的情况下，我们想使用自定义的ForkJoinPool该怎么处理呢？16.1 通常操作
假如我们想做一个从1到1000的加法，我们可以用并行stream这样做：List
integerList= IntStream.range(1,1000).boxed().collect(Collectors.toList());ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);Integer total= integerList.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);log.info("{}",total);复制代码
输出结果：INFO com.flydean.CustThreadPool - 499500复制代码16.2 使用自定义ForkJoinPool
上面的例子使用的共享的thread pool 。我们看下怎么使用自定义的thread pool来提交并行stream：List
integerList= IntStream.range(1,1000).boxed().collect(Collectors.toList());ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);Integer actualTotal = customThreadPool.submit(() -> integerList.parallelStream().reduce(0, Integer::sum)).get();log.info("{}",actualTotal);复制代码
上面的例子中，我们定义了一个4个线程的ForkJoinPool ，并使用它来提交了这个parallelStream 。
输出结果：INFO com.flydean.CustThreadPool - 499500复制代码
如果不想使用公共的线程池，则可以使用自定义的ForkJoinPool来提交。17. 总结
本文统一介绍了Stream和lambda表达式的使用，涵盖了Stream和lambda表达式的各个小的细节，希望大家能够喜欢。

Array|5万字：Stream和Lambda表达式最佳实践2( 九 )

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