什么是并行流
本篇内容介绍了"什么是并行流"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
并行流
认识开启并行流
并行流是什么?是把一个流内容分成多个数据块，并用不同线程分别处理每个不同数据块的流。例如，有下面一个例子，在List中，需要对List数据进行分别计算，其代码如下所示：
ListappleList = new ArrayList<>(); // 假装数据是从库里查出来的 for (Apple apple : appleList) { apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000); }
在这里，时间复杂度为O(list.size)，随着list的增加，耗时也在增加。并行流可以解决这个问题，代码如下所示：
appleList.parallelStream().forEach(apple -> apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000));
这里通过调parallelStream()说明当前流为并行流，然后进行并行执行。并行流内部使用了默认的ForkJoinPool线程池，默认线程数为处理器的核心数。
测试并行流
普通代码如下所示：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { List appleList = initAppleList(); Date begin = new Date(); for (Apple apple : appleList) { apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000); Thread.sleep(1000); } Date end = new Date(); log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000); } 输出的内容为耗时4s。
并行代码如下所示：
ListappleList = initAppleList(); Date begin = new Date(); appleList.parallelStream().forEach(apple -> { apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } ); Date end = new Date(); log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000);
输出结果为耗时1s。可以看到耗时大大提升了3s。
并行流拆分会影响流的速度
对于并行流来说需要注意以下几点：
对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说，不管并行与否，它总是慢于循环的，
而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate 的第两个痛点了。它生成的是基本类型的值，不用拆装箱操作，另外它可以直接将要生成的数字 1 - n 拆分成 1 - n/4， 1n/4 - 2n/4， ... 3n/4 - n 这样四部分。因此并行状态下的 rangeClosed() 是快于 for 循环外部迭代的
代码如下所示：
package lambdasinaction.chap7; import java.util.stream.*; public class ParallelStreams { public static long iterativeSum(long n) { long result = 0; for (long i = 0; i <= n; i++) { result += i; } return result; } public static long sequentialSum(long n) { return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).reduce(Long::sum).get(); } public static long parallelSum(long n) { return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).parallel().reduce(Long::sum).get(); } public static long rangedSum(long n) { return LongStream.rangeClosed(1, n).reduce(Long::sum).getAsLong(); } public static long parallelRangedSum(long n) { return LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().reduce(Long::sum).getAsLong(); } } package lambdasinaction.chap7; import java.util.concurrent.*; import java.util.function.*; public class ParallelStreamsHarness { public static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool(); public static void main(String[] args) { System.out.println("Iterative Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::iterativeSum, 10_000_000L) + " msecs"); System.out.println("Sequential Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::sequentialSum, 10_000_000L) + " msecs"); System.out.println("Parallel forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelSum, 10_000_000L) + " msecs" ); System.out.println("Range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::rangedSum, 10_000_000L) + " msecs"); System.out.println("Parallel range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelRangedSum, 10_000_000L) + " msecs" ); } public static long measurePerf(Function f, T input) { long fastest = Long.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < 10; i++) { long start = System.nanoTime(); R result = f.apply(input); long duration = (System.nanoTime() - start) / 1_000_000; System.out.println("Result: " + result); if (duration < fastest) fastest = duration; } return fastest; } } 共享变量会造成数据出现问题
public static long sideEffectSum(long n) { Accumulator accumulator = new Accumulator(); LongStream.rangeClosed(1, n).forEach(accumulator::add); return accumulator.total; } public static long sideEffectParallelSum(long n) { Accumulator accumulator = new Accumulator(); LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().forEach(accumulator::add); return accumulator.total; } public static class Accumulator { private long total = 0; public void add(long value) { total += value; } }并行流的注意
尽量使用 LongStream / IntStream / DoubleStream 等原始数据流代替 Stream 来处理数字，以避免频繁拆装箱带来的额外开销
要考虑流的操作流水线的总计算成本，假设 N 是要操作的任务总数，Q 是每次操作的时间。N * Q 就是操作的总时间，Q 值越大就意味着使用并行流带来收益的可能性越大
对于较少的数据量，不建议使用并行流
容易拆分成块的流数据，建议使用并行流
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