Optimalizace zpracování obrázků pomocí paralelních streamů

Pracuješ na aplikaci pro zpracování obrázků, která aplikuje filtry na velké dávky obrázků. Aplikace momentálně zpracovává obrázky sekvenčně, ale s rostoucím počtem obrázků se to stává úzkým hrdlem. Tvým úkolem je implementovat řešení s paralelním streamem pro zlepšení výkonu.

Třída Image je pro tebe předem připravená.

Toto cvičení je součástí kurzu

Optimalizace kódu v Javě

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Převeď stream na paralelní stream pro rychlejší zpracování.
Aplikuj filtry na všechny obrázky ve streamu.
Ulož obrázky do jednoho listu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

public class ImageProcessor {
    public static void main(String[] args) {
        List images = generateImages(500);
        List result = images
            // Use a parallel stream for multi-thread processing
            .____()
            // Apply filters to each image using `map()`
            .____(image -> applyFilters(image)) 
            // Collect images to a single list
            .____(Collectors.toList()); 
    }

    static Image applyFilters(Image image) {
        image = blur(image);
        image = sharpen(image);
        return image;
    }

    static Image blur(Image image) {
        process(); return new Image(image.id, image.width, image.height);
    }

    static Image sharpen(Image image) {
        process(); return new Image(image.id, image.width, image.height);
    }

    static void process() {
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
       		double result = Math.sin(i) * Math.cos(i);
        }
    }

    static List generateImages(int count) {
        List list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            list.add(new Image(i, 1920, 1080));
        }
        return list;
    }
}

Upravit a spustit kód