July 11, 2024

Expressions Lambda Partie 2. Traitement de données fonctionnelles Chapitre 4. Présentation de l'API Stream Chapitre 5. Travailler avec des Stream Chapitre 6. Collecte de données avec des Streams Chapitre 7. Traitement parallèles des données et performance Partie 3. Programmation efficace en Java 8 Chapitre 8. Réfactoring, test et débogage Chapitre 9. Méthodes par défaut au niveau des interfaces Chapitre 10. Utilisation des Optional comme meilleure alternative à nulle Chapitre 11. Nouvelle API de date et d'heure Partie 4. Au-delà de Java 8 Chapitre 12. Penser fonctionnel Chapitre 13. Techniques de programmation fonctionnelle Chapitre 14. Combinaison d'OOP et FP: comparaison de Java 8 et Scala Chapitre 15. Conclusions et amélioration possible de Java Annexe A. Java 8 nouveautés program. Mises à jour du language Annexe B. Mises à jour de diverses bibliothèques Annexe C. Exécuter plusieurs opérations en parallèle sur un flux Annexe D. Bytecode lambdas et la JVM

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Pour en savoir plus, les slides de cette présentation sont disponibles à cette adresse. VIII. Remerciements ▲ Cet article a été publié avec l'aimable autorisation de la société Soat. Nous tenons à remercier Jacques THÉRY et Malick SECK pour leur relecture orthographique attentive de cet article et Régis Pouiller pour la mise au gabarit. Vous avez aimé ce tutoriel? Alors partagez-le en cliquant sur les boutons suivants: Copyright © 2014 Soat. Java 8 nouveautés online. Aucune reproduction, même partielle, ne peut être faite de ce site ni de l'ensemble de son contenu: textes, documents, images, etc. sans l'autorisation expresse de l'auteur. Sinon vous encourez selon la loi jusqu'à trois ans de prison et jusqu'à 300 000 € de dommages et intérêts.

Au lieu de voir immédiatement apparaître le nombre 3, nous obtenons une alerte de température du processeur! Alors que se passe t-il? Il se trouve que la bibliothèques Streams n'arrive pas à paralléliser l'itération. Pire encore, chaque thread va calculer de nombreux éléments et la limite fixée ne va être enforcée qu'à la fin du traitement. Or chaque nombre de Mersenne prenant deux fois plus de temps à calculer que son prédécesseur, calculer plusieurs éléments supplémentaires est rédhibitoire. Java 8 nouveautés download. En règle générale, les parallelStream ne fonctionnent pas bien avec erate ou avec limit(n). Une mauvaise utilisation des streams pouvant coûter très chère, il faut toujours bien mesurer les performances avant de paralléliser ou non un stream. De plus, dans certains cas, le fait de paralléliser peut conduire à de faux résultats. Il faut aussi noter que l'utilisation des parallelStream va solliciter l'ensemble des processeurs de la machine. Ce n'est donc pas forcément une bonne idée de paralléliser un traitement d'un serveur utilisé par de nombreux utilisateurs.

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