本文主要是介绍处理List采用并行流处理时，通过ForkJoinPool来控制并行度失控的问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在使用parallelStream进行处理list时，如不指定线程池，默认的并行度采用cpu核数进行并行，这里采用ForJoinPool来控制，但循环中使用了redis获取key时，出现失控。具体上代码。
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
@Slf4j
public class ForkJoinPoolTest {@ResourceRedisUtils redisUtils;@Testpublic void test() {ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(2);List<Integer> fileList = new ArrayList<>();for (int i = 1; i < 100; i++) {fileList.add(i);}List<String> result = forkJoinPool.submit(() -> detail(fileList)).join();}public List<String> detail(List<Integer> fileList){return fileList.parallelStream().map(path-> {String ocrJson = (String) redisUtils.get("ocr:");try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}log.info("第"+path+"张");return "第"+path+"张";}).collect(Collectors.toList());}
}打印结果：
在这里我已经用ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(2);来指定了parallelStream的线程数，但是这里并没有控制住，于是找原因定位到了redis获取key这行代码，将该代码注释后，就可控制parallelStream的并行度。上代码：
//String ocrJson = (String) redisUtils.get("ocr:");
String ocrJson = "";这时控制台的打印就为：
在这里，redis采用的是lettuce客户端，经排查可能是因为lettuce是异步客户端，而影响了parallelStream的并行度，具体是因为什么原因导致，待排查。
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