تصفية Guava’s ImmutableTable باستخدام Java 8 Parallel Stream

لتحقيق هدفك في تصفية جدول Guava’s ImmutableTable باستخدام Java 8 parallel stream و collector، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

أولاً، قم بتحويل الـ rowMap إلى parallel stream باستخدام entrySet().parallelStream() لتحقيق المعالجة المتوازية.

javaCopy code
Map> rowMap = toFilter.rowMap();
rowMap.entrySet().parallelStream()

ثم، استخدم flatMap لتحويل هذا الـ stream من الـ entrySet إلى stream من الـ entry الفردية داخل كل سطر.

javaCopy code
.flatMap(entry -> entry.getValue().entrySet().stream())

بعد ذلك، في داخل الـ flatMap، قم بفحص ما إذا كانت القيمة موجودة في الـ validEntry وإذا كانت القيمة true، قم بإرجاع الـ entry المقابلة.

javaCopy code
.filter(entry -> validEntry.contains(entry.getKey(), entry.getValue()))

أخيرًا، استخدم collect لجمع النتائج في جدول جديد.

javaCopy code
.collect(ImmutableTable.toImmutableTable(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue))

النتيجة النهائية ستكون جدولًا جديدًا يتكون فقط من القيم التي تم تصفيتها.

وبهذا، تم استخدام الـ flatMap بشكل فعال لتحويل stream من الـ streams إلى stream واحد، وذلك لتطبيق عملية التصفية بكفاءة وفعالية.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك الآن استخدام Java 8 parallel stream بشكل فعال لتنفيذ عمليات التصفية على Guava’s ImmutableTable بشكل موازٍ، مما يساعد على تحسين أداء التطبيق عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

عند استخدام parallel stream، يجب مراعاة بعض النقاط المهمة:

1. تفادي السباقات (Race Conditions): تأكد من عدم استخدام متغيرات قابلة للتعديل داخل lambda expressions بداخل parallel stream بدون التزامن السليم، حتى لا تحدث سباقات.

2. التحقق من الأداء: يجب أن تقوم بقياس أداء parallel stream مقارنة بـ sequential stream للتأكد من أن استخدام parallel stream يساعد على تحسين الأداء فعلاً.

3. استخدام موازنة العمل (Work Balancing): في بعض الحالات، قد تحتاج إلى ضبط حجم الـ parallel stream لتجنب تحميل زائد على الموارد أو تحسين استخدامها.

باستخدام هذه الإرشادات، يمكنك تحقيق أداء ممتاز عند تصفية Guava’s ImmutableTable باستخدام Java 8 parallel stream، مما يسهم في تحسين أداء تطبيقاتك وتحسين استجابتها عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.