Stream流-parallelStream

在 Java 8 中，引入了一个强大的并行流（parallel stream）API，它提供了一种简单的方式来并行处理大规模数据集。通过并行流，我们可以更充分地利用多核处理器，提高程序的性能。在本文中，我们将深入探讨 Java 8 的 parallelStream，介绍其用法和一些注意事项。

1. parallelStream() 方法的基本用法

Java 8 的 parallelStream() 方法可用于将普通的顺序流转换为并行流。它的语法非常简单，只需要在一个集合上调用 parallelStream() 方法即可。举个例子：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

numbers.parallelStream()
       .forEach(System.out::println);

在上述代码中，我们先创建一个包含整数的集合 numbers。然后，我们调用 parallelStream() 方法将其转换为并行流。最后，我们使用 forEach() 方法对并行流中的元素进行处理，并将每个元素打印出来。

2. parallelStream() 方法的工作原理

Java 的并行流背后的实现使用了 Fork/Join 框架。它将数据源划分为多个小任务，然后在多个处理器核心上并行执行这些小任务。每个小任务都处理数据源的一个子集，然后将结果合并成最终的结果。

通过并行流，我们可以利用多核处理器并行执行任务，从而提高程序的性能。然而，并行流并不是在所有场景下都比顺序流快，因为它需要额外的线程管理和任务切分的开销。在某些场景中，顺序流可能更快，因此我们需要根据具体情况进行选择。

3. 注意事项和潜在风险

使用并行流时，要注意以下事项：

• 并行流不适合需要保持元素顺序的操作（例如排序），因为并行处理在切分和合并结果时会重新排列元素。
• 并行流的性能受限于底层硬件资源。如果处理器核心数有限，过多的线程并行执行可能导致性能下降。
• 并行流可能引发线程安全问题和竞态条件（Race Condition）问题。当多个线程同时访问和修改共享的可变数据时，需要采取适当的线程安全措施。

综上所述，Java 8 的 parallelStream() 提供了一种简单且便捷的方式来实现并行处理。使用并行流，我们可以将通常需要手动编写的线程管理和任务切分交给 Fork/Join 框架完成，从而提高程序的性能。但在使用并行流时，我们需要注意一些潜在的问题，并根据具体情况做出权衡和选择。