Java 什么是并行流

介绍

并行处理是现代计算的基石，使我们能够充分利用多核系统的优势。在Java领域中，利用并行流是我们可以利用这种能力的工具之一。本文深入探讨了Java并行流的概念，探索了它们的功能、好处以及有效使用它们的方法。

理解Java并行流

Java 8引入了Java流，作为一种在对象集合上执行复杂数据处理任务的方式，通常称为数据流。这些操作可以按顺序或并行执行。并行流将提供的任务分成多个部分，并在不同线程上运行它们，利用计算机的多个核心。

并行流使用一种称为fork/join的技术，将复杂任务分解为较小的片段（forking），然后组合结果（joining）。这可以显着提高处理速度，特别是在处理大型数据集时。

创建并行流

在Java中，可以从任何集合或数组创建并行流。以下是一些示例：

List<String> myList = new ArrayList<>();
// create a parallel stream from a list
Stream<String> parallelStream = myList.parallelStream();

// create a parallel stream from an array
int[] myArray = new int[10];
IntStream parallelArrayStream = Arrays.stream(myArray).parallel();

关键方法

并行流可以使用与常规流相同的方法，比如filter()、map()、reduce()和collect()。然而，在并行流中，这些方法的执行可能发生在多个线程中，且没有特定的顺序。

何时使用并行流

虽然并行流可以加快大型数据集的处理时间，但并不总是最佳选择。对于较小的数据集而言，创建和管理多个线程的开销可能使并行流比顺序流更慢。因此，在决定使用并行流之前，重要的是要考虑任务的大小和复杂度。

了解风险

尽管并行流可以极大地提高效率，但它们也引入潜在的风险。如果在处理过程中修改底层数据结构，会导致并行流出现线程安全问题。此外，某些任务可能不适合并行化，因为它们依赖于特定的执行顺序。因此，在创建并行流之前，务必确保任务适合并行处理。

Java并行流示例

下面是使用并行流对大型整数列表进行过滤和转换的示例

List<Integer> intList = new ArrayList<>();

// Populate the list...
List<Integer> processedList = intList.parallelStream()
   .filter(n -> n % 2 == 0)
   .map(n -> n * 2)
   .collect(Collectors.toList());

在这个示例中，parallelStream()方法被用来从一个列表创建并行流。然后使用filter()和map()方法并行处理数据，结果被收集到一个新的列表中。