JAVA 数据预处理耗时过长？多线程 Tokenizer 拆分优化方案 大家好！今天我们来探讨一个在Java数据预处理中经常遇到的问题：Tokenizer（分词器）的处理速度过慢，导致整体预处理时间过长。我将分享一个基于多线程的Tokenizer拆分优化方案，希望能帮助大家提高数据处理效率。 在很多自然语言处理（NLP）任务中，数据预处理是至关重要的一步。而Tokenizer作为预处理流程中的关键环节，负责将文本数据分割成更小的单元（Token）。如果Tokenizer的效率不高，就会成为整个流程的瓶颈。 1. 问题分析：单线程Tokenizer的局限性 传统的Tokenizer通常采用单线程方式处理数据。这意味着它一次只能处理一个文本，处理速度受到单个CPU核心的限制。当数据量巨大时，单线程Tokenizer的效率会显著下降，导致预处理时间大幅增加。 单线程Tokenizer的局限性可以归纳为以下几点： CPU利用率低： 只能利用单个CPU核心，无法充分发挥多核CPU的性能。 IO阻塞： 在读取或写入数据时，线程会被阻塞，导致处理速度下降。 线性处理： 只能按照顺序处理文本，无法并行 …