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对并发散列映射的批操作

Java API提供了批处理，计时其他线程处理映射，这些操作也能安全的执行。

3种不同操作：

• search(搜索)，为每个键或值应用一个函数，直到函数生成一个非null的结果，然后搜索终止，返回这个函数的结果。
• reduce(归约)，组合所有键或值，这里需要提供一个累加函数。
• forEach，为所有键或值应用一个函数。

每个操作都有4个版本：

• operationKeys:处理键
• operationValues:处理值
• operation:处理键和值
• operationEntries:处理Map.Entry对象。

上述各个操作，需要指定一个参数化阈值(parallelism threshold)，如果映射包含的元素多于阈值，就会并行完成批处理，如果希望1个线程批处理，可以使用阈值Long.MAX_VALUE，尽可能多的线程运行使用阈值1.

search方法的几个版本：

U searchKeys(long threshold,BiFunctionf)

U searchValues(long threshold,BiFunctionf)

U search(long threshold,BiFunctionf)

U searchEntries(long threshold,BiFunction,? extends U>f)

例如：假设我们希望找出第一个出现次数超过1000次的单词，需要搜索键和值：

String result = map.search(threshold,(k,v) -> v>1000?k:null);

匹配第一个，如果都输入null则返回null。

forEach方法有两种形式：

第一种只对各个映射条目应用一个消费者函数，例如：

map.forEach(threshold,(k,v)->System.out.println(k+" -> "+v));

第二种，有一个额外的转换器函数作为参数，先应用者函数，结果传给消费者：

map.forEach(threshold,(k,v)->k+" -> "+v,System.out::println)

转换器可以用作一个过滤器，只要转换器返回null，这个值就会被悄无声息的跳过：

map.forEach(threshold,(k,v)-> v>1000?k+" -> "+v:null,System.out::println)

reduce操作用一个累加函数组合其输入，例如，计算所有值总和：

Long sum = map.reduceValues(threshold,Long::sum);

也可以提供一个转换器函数，例如计算最长键的长度：

Integer maxlength = map.reduceKeys(threshold,

String::length,//transformer转换器

Integer::max);//accumulator累加器

转换器也可以作为一个过滤器，通过null排除不想要的输入，统计大于1000次单词的条目值：

Long count = map.reduceValues(threshold,v->v>1000?1L:null,Long::sum);

int,long,double输出还有相应特殊操作，分别有后缀ToInt,ToDouble，需要把输入转换为一个基本类型值，并指定一个默认值和一个累加器函数，空时返回默认值：

long sum = map.reduceValuesToLong(threshold,

Long::longValue,原始类型转换器

0,空映射默认值

Long::sum);原始类型累加器