parallelStream并行流，不要让main 线程帮fork进程抛出来异常，fork 自己抛异常怎么写

如果您使用 parallelStream 并行流时，不希望主线程捕获并处理子线程的异常，而是希望子线程自行处理异常，可以按照以下方式编写代码： ```java List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); list.parallelStream().forEach(num -> { try { // your code here } catch (Exception e) { // handle exception here } }); ``` 在这个例子中，我们使用了 parallelStream 并行流遍历列表中的元素，然后在每个元素上执行一些代码。在这个代码块中，我们使用 try-catch 块来捕获可能会抛出的异常并进行处理。由于我们在子线程中处理异常，因此主线程将不会捕获这些异常。

parallelStream并行流，解决main线程异常信息包括了fork进程的异常类型“java.lang.RuntimeExcetion”及异常信息“1异常了”。

如果您使用`parallelStream`方法处理流时，希望在主线程中捕获子线程中发生的异常，可以使用`CompletableFuture`的`join`方法。`join`方法会等待并行流中的所有任务完成，并返回流的结果。如果在任务执行过程中发生了未捕获的异常，则`join`方法会将异常重新抛出，以便在主线程中捕获和处理它。下面是一个例子，演示如何使用`join`方法捕获并行流中的异常： ```java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); try { numbers.parallelStream() .map(n -> { if (n == 1) { throw new RuntimeException("1异常了"); } return n; }) .forEach(System.out::println); } catch (Exception e) { System.out.println("Caught exception: " + e.getMessage()); } // Using join method to catch exceptions try { numbers.parallelStream() .map(n -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> { if (n == 1) { throw new RuntimeException("1异常了"); } return n; })) .map(CompletableFuture::join) .forEach(System.out::println); } catch (Exception e) { System.out.println("Caught exception: " + e.getMessage()); } ``` 在这个例子中，我们首先使用`parallelStream`方法处理流，并在`map`操作中抛出一个`RuntimeException`，以模拟子线程中发生的异常。我们在`try-catch`块中捕获这个异常，并打印出错误消息。然后，我们使用`CompletableFuture.supplyAsync`方法将`map`操作包装成一个`CompletableFuture`，以便在子线程中执行。我们使用`join`方法等待所有`CompletableFuture`完成，并将结果收集到一个新的流中。如果在执行过程中发生了异常，则`join`方法会将异常重新抛出，以便在主线程中捕获和处理它。

线程，进程，并行，并发

### 线程与进程的区别 #### 定义线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并行多个这样的流[^1]。进程则是由伪指令`fork()`创建的基本内核实体，是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位[^2]。 #### 资源开销由于同一进程内的线程共享内存空间和其他资源，因此创建新线程所需的额外资源较少；而启动新的进程则需要更多的资源来初始化环境变量、栈指针等信息，这使得其成本更高[^4]。 #### 通信机制线程之间的通信相对简单直接，因为它们共享相同的地址空间，可以直接访问彼此的数据结构而不必经过复杂的IPC (Inter-Process Communication)接口。相比之下，不同进程之间要交换消息通常依赖于特定的操作系统服务或库函数提供的通道[^3]。 ### 并行处理 vs 并发编程 #### 并行处理并行是指两个或更多事件在同一时间间隔内发生的情况，在计算机科学领域特指多处理器或多核心CPU上的任务同时执行的情形。例如在一个四核处理器上，四个不同的计算任务可以在完全相同的时间片段里各自占用一个核心来进行工作，从而真正意义上实现了“同时”的概念[^5]。 #### 并发编程并发强调的是多个逻辑流程能够在交替时间内得到进展的能力，即使是在单个CPU的情况下也可以通过快速切换上下文让看似所有的任务都在前进。实际上任何给定瞬间只有一个任务正在被执行，但由于这种高速轮转的方式给人的感觉就像是所有事情都是一起发生的。 ```python import threading from multiprocessing import Process, Queue def thread_task(queue): result = sum(range(10)) queue.put(result) if __name__ == "__main__": q = Queue() threads = [] processes = [] # 创建线程实例 for i in range(4): t = threading.Thread(target=thread_task, args=(q,)) threads.append(t) # 启动线程 for t in threads: t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() while not q.empty(): print(q.get()) # 类似地为进程创建实例... ```

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parallelStream并行流，不要让main 线程帮fork进程抛出来异常，fork 自己抛异常怎么写

parallelStream并行流，解决main线程异常信息包括了fork进程的异常类型“java.lang.RuntimeExcetion”及异常信息“1异常了”。

线程，进程，并行，并发

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