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并行编程库（Coursera）中的“Java并行编程”课程主要涵盖了如何利用Java语言进行高效的并行处理。在现代计算机系统中，多核处理器的普及使得并行计算成为提高程序性能的关键技术。Java 8引入了一系列新的并行处理工具，如Fork/Join框架、Stream API以及Phaser类，这些都在本课程中得到了深入讲解。 1. **Fork/Join框架**：这是Java 7引入的一个用于并行执行任务的框架，它基于分治策略，将大任务分解为小任务，然后并行地执行这些小任务。Fork/Join框架的核心是`ForkJoinPool`，它管理着一系列的工作线程，而`ForkJoinTask`是框架的基本任务单元，可以被分解或合并。 2. **Stream API**：Java 8的Stream API提供了丰富的函数式编程接口，使开发者能以声明性方式处理数据集合。Stream API支持并行操作，通过`.parallel()`方法可以开启并行流，将数据处理任务分配到多个处理器上，从而加速处理速度。然而，使用并行流时需要注意数据的并发修改问题，合理选择操作顺序和中间操作可提升效率。 3. **Phaser**：Phaser是一种同步工具类，允许在一组参与者之间建立屏障。当所有参与者完成一个阶段后，屏障才会释放，允许进入下一个阶段。这种机制在并行任务中有广泛应用，比如在任务执行完成后进行统一的汇总或者清理工作。 4. **Barriers**：与Phaser类似，屏障在多线程编程中用于控制线程的同步，确保所有线程到达某个点后才继续执行。Java中没有内置的屏障类，但Phaser可以作为实现屏障的一种方式。 5. **Java 8特性**：除了上述工具外，Java 8还引入了其他并行编程相关的特性，如Lambda表达式，它简化了匿名函数的编写，使得函数式编程在Java中变得更加方便，进而更容易实现并行化。 在“Parallel-Programming-Coursera-master”这个压缩包文件中，可能包含了该课程的所有资料，包括讲义、示例代码、练习和测试等。通过学习和实践这些资料，开发者能够掌握Java并行编程的基础知识和高级技巧，提升在多核环境下的程序性能。同时，理解并行编程的概念和实践，对于优化复杂应用的运行效率至关重要，无论是在大数据处理、科学计算还是实时系统的领域。