并行流与串行流

• 1. 并行流简介
• 2. 并行流与串行流的区别
• 3. 并行流的使用方法
• 4. 并行流的优势和适用场景
• 5. 使用并行流的注意事项
• 6. 并行流示例代码
  • 1. 并行流的基本使用
  • 2. Fork/Join 框架在并行流中的应用
  • 3. Java 8 并行流的优化代码
• 7. 总结与实际开发中的应用

1. 并行流简介

并行流是 Java 8 Stream API 提供的一种特性，可以将流的操作在多个线程上并行执行，以提高处理大规模数据时的效率。在传统的顺序流中，所有操作都在单个线程上按顺序执行，而并行流会将流中的元素拆分成多个子任务，利用多核处理器的优势并行执行这些任务，从而加速计算。

2. 并行流与串行流的区别

在顺序流中，流的操作是按顺序执行的，每个元素依次处理。而并行流则利用多个线程同时处理流中的不同部分，实现并行计算。并行流使用的是 Fork/Join 框架，它会自动将任务拆分并分配给多个线程。

示例：

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

// 顺序流
numbers.stream().forEach(System.out::println);

// 并行流
numbers.parallelStream().forEach(System.out::println);

在并行流的示例中，输出的顺序可能会乱，因为元素是并行处理的，顺序不再受保证。

3. 并行流的使用方法

并行流可以通过以下两种方式创建：

1. 调用集合的 parallelStream() 方法：

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

2. 在已有流上调用 parallel() 方法：

   Stream<Integer> sequentialStream = numbers.stream();
   Stream<Integer> parallelStream = sequentialStream.parallel();
   

4. 并行流的优势和适用场景

并行流适合用于大数据量、计算密集型的任务，如：

• 大规模数据的聚合计算（如求和、平均值等）。
• 大量数据的过滤、映射和归约操作。

并行流的优势在于利用多核处理器，显著提高处理效率。但需要注意的是，并行流并不总是适合所有场景，对于小规模数据或简单的操作，顺序流的效率可能更高。此外，并行流可能引发线程安全问题，特别是在操作共享可变状态时。

5. 使用并行流的注意事项

1. 避免共享可变状态：在并行流中，多个线程同时操作数据，如果共享可变状态（如全局变量），可能会导致数据竞争和不可预测的结果。

2. 合适的操作类型：并行流在处理无状态的操作（如 map、filter）和基于聚合的操作（如 reduce、collect）时表现较好。但对于有状态的操作（如 sorted），并行流的性能可能会下降。

6. 并行流示例代码

1. 并行流的基本使用

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 使用并行流进行求和
        int sum = numbers.parallelStream()
                         .reduce(0, Integer::sum); // 并行计算元素的和
        System.out.println("Sum: " + sum);

        // 使用并行流进行过滤和映射操作
        List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream()
                                           .filter(n -> n % 2 == 0) // 筛选偶数
                                           .map(n -> n * 2) // 每个偶数乘以 2
                                           .toList();
        System.out.println("Even numbers multiplied by 2: " + evenNumbers);
    }
}

详细解析：

• 在 parallelStream() 中，流的元素会被拆分到多个线程上并行执行。
• reduce(0, Integer::sum) 是一个聚合操作，将流中的元素逐步累加，得到最终结果。
• 并行流可以很好地处理无状态转换操作，如 map() 和 filter()。

2. Fork/Join 框架在并行流中的应用

Java 8 的并行流是基于 Fork/Join 框架实现的，Fork/Join 框架允许将一个大任务拆分为多个子任务并行处理，最终将结果汇总。

import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;

public class ForkJoinExample extends RecursiveTask<Long> {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private long start;
    private long end;
    private static final long THRESHOLD = 10000; // 临界值

    public ForkJoinExample(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;

        if (length <= THRESHOLD) {
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else {
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinExample leftTask = new ForkJoinExample(start, middle);
            ForkJoinExample rightTask = new ForkJoinExample(middle + 1, end);

            leftTask.fork(); // 拆分任务，压入线程队列
            rightTask.fork();

            return leftTask.join() + rightTask.join(); // 合并子任务的结果
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinExample(0, 100000000L);

        long start = System.currentTimeMillis();
        long sum = pool.invoke(task);
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Sum: " + sum);
        System.out.println("Time taken: " + (end - start) + " ms");
    }
}

详细解析：

• Fork/Join 框架通过将大任务拆分为子任务，分发到多个线程并行处理，最后汇总结果。
• 这种方式适用于大规模数据的并行计算。

3. Java 8 并行流的优化代码

在 Java 8 中，使用 parallel() 方法可以更方便地实现并行计算。

import java.util.stream.LongStream;

public class ParallelStreamOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();

        long sum = LongStream.rangeClosed(0, 100000000L)
                             .parallel() // 将流转换为并行流
                             .sum();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Sum: " + sum);
        System.out.println("Time taken: " + (end - start) + " ms");
    }
}

详细解析：

• LongStream.rangeClosed(0, 100000000L) 生成了一个包含从 0 到 1 亿的数字的流。
• 通过调用 parallel() 方法，流被转换为并行流，数据会被自动拆分并在多个线程上并行处理。

7. 总结与实际开发中的应用

并行流在处理大规模数据时能够显著提升性能，但并不适合所有场景。在实际开发中，使用并行流时应注意以下几点：

• 数据量大小：并行流更适合处理大规模数据，小数据量使用顺序流反而更高效。
• 操作类型：并行流在处理无状态操作和聚合操作时表现更好，而有状态操作可能会引入额外的开销。
• 线程安全：避免在并行流中共享可变状态，以免导致数据竞争和线程安全问题。
• 性能测试：在实际项目中，应通过测试评估并行流的实际性能，以确定其是否能带来明显的性能提升。

通过理解并合理应用并行流，可以让 Java 项目的数据处理性能达到更高水平，同时简化代码编写的复杂度。