parallel和md5sum一起用的时候怎么指定使用具体多少核

在Linux系统中，可以使用`parallel`命令的`-j`参数来指定使用的核数。例如，要使用4个核，可以这样使用：

parallel -j 4 md5sum file1 file2 file3 ...

这将使用4个核并行计算文件的MD5值。请注意，在使用`-j`参数时，`parallel`命令将尝试在指定的核数和可用的核数之间进行平衡，以确保最佳性能。

相关问题

什么时候使用parallelStream

parallelStream 是 Java 8 引入的一种并行流（Parallel Stream）的处理方式。在某些情况下，使用 parallelStream 可以提高程序的执行效率。

通常情况下，当需要处理大量数据，且处理操作可以并行执行时，可以考虑使用 parallelStream。并行流将输入数据分成多个子集，在多个线程上同时执行操作，最后将结果合并。

需要注意的是，并行流适用于对数据的无状态操作，例如过滤、映射、排序等。如果涉及到有状态的操作或者需要保持顺序的操作，使用 parallelStream 反而会导致错误结果或者性能降低。

在使用 parallelStream 时，还需要考虑数据量和硬件资源的平衡。如果数据量过小，开启并行流的开销可能会超过并行执行带来的性能提升；如果硬件资源有限，多个线程竞争资源可能导致性能下降。

综上所述，使用 parallelStream 应该根据具体情况进行权衡和测试，确保在适合的场景下获得性能提升。

parallelStream和ForkJoinPool的使用风险

parallelStream和ForkJoinPool都是Java中用于并行处理的工具，但它们确实存在一些使用风险。

首先，使用parallelStream时需要注意共享变量的线程安全性。如果在并行流中使用了共享的可变变量，可能会导致线程安全问题。因此，在使用parallelStream时，应尽量避免共享可变状态，或者使用线程安全的数据结构。

其次，ForkJoinPool是一个基于工作窃取算法的线程池，用于执行任务的分割和合并。然而，如果任务的划分和合并不合理，可能会导致线程饥饿或任务堆积的问题。因此，在使用ForkJoinPool时，需要确保任务的划分合理，避免出现过度细粒度的划分和任务没有合理合并的情况。

另外，使用并行处理工具时还需要考虑到性能和资源消耗。并行处理会引入额外的线程开销和同步开销，如果任务规模较小或者计算密集度不高，可能会导致并行处理效率低下，甚至比串行执行更慢。因此，在选择是否使用并行处理工具时，需要综合考虑任务规模、计算密集度以及系统资源等因素。

总而言之，使用parallelStream和ForkJoinPool可以提高并行处理的效率，但需要注意线程安全、任务划分合理性和性能消耗等问题，以避免潜在的风险。