什么是并行流？

并行流（parallelStream）是Java 8中的一种机制，能够在多个线程上同时处理集合数据，以提高处理效率。通过将普通流转换为并行流，可以自动将任务分配给多个线程，并利用多核处理器的优势。虽然并行流可以加速处理大量数据的集合，但在使用时需要注意线程安全性和性能调优，以确保程序运行稳定和高效。在大数据处理的场景下有奇效。

并行流的优缺点

优点

• 提高性能：并行流可以利用多核处理器的优势，在多个线程上同时处理数据，加速处理速度，特别是在处理大量数据时效果显著。
• 方便易用：通过简单地调用parallel()方法，就可以将普通的顺序流转换为并行流，而无需手动管理线程和任务调度。
• 自动任务划分：流框架会自动将数据划分为多个子任务，并在后台管理这些任务的执行，简化了并行编程的复杂性。
• 可扩展性：并行流可以很容易地与其他流操作结合使用，如过滤、映射、归约等，使得代码结构清晰简洁。

缺点

• 额外开销：并行化操作会带来一定的额外开销，包括线程调度、任务划分等，因此在数据量较小时，并行流可能比顺序流更慢。
• 线程安全性：并行流的并行执行可能会导致线程安全性问题，需要注意共享状态的同步和访问控制，以避免出现并发问题。
• 资源消耗：并行流使用多个线程处理数据，可能会消耗更多的系统资源，如内存和CPU资源，需要合理调整并行度以平衡性能和资源消耗。
• 难以调试：并行流的并行执行会增加代码的复杂性，使得程序的调试和排错变得更加困难，特别是在涉及多线程并发的情况下。

如何使用？

1.创建流

首先，需要有一个数据源，可以是集合、数组、文件等。例如，如果有一个List集合：

List<String> myList = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi");

2.转换为并行流

使用parallel()方法将顺序流转换为并行流

Stream<String> parallelStream = myList.parallelStream();

3.流操作

对并行流进行各种中间操作和终端操作来处理数据。例如，可以对元素进行过滤并打印

parallelStream.filter(s -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);

4.收集结果

如果需要收集处理结果，可以使用终端操作来完成。例如，收集到一个新的List中。

List<String> result = parallelStream.collect(Collectors.toList());

5.关闭流

在流使用完毕后，可以选择关闭流，尽管对于并行流，这一步通常是可选的

parallelStream.close();

并行流的本质

1.任务划分和调度

当将顺序流转换为并行流时，流框架会将数据集合划分为多个子任务，并将这些任务分配给多个线程来执行。任务的划分和调度是并行流实现中的关键步骤，需要考虑到数据规模、系统资源、并行度设置等因素，以实现任务的高效执行。

2.并发处理数据

并行流在多个线程上同时处理数据，需要确保线程安全性和数据一致性。这涉及到对共享状态的访问控制和同步机制的应用，以避免出现并发问题。

3.任务结果合并

并行流中的各个子任务执行完毕后，需要将它们的结果合并起来形成最终的结果。这涉及到结果的收集、归约等操作，需要确保合并过程的正确性和效率。

4.性能优化

并行流的实现需要考虑到性能优化的问题，包括任务划分的均衡性、线程池的管理、任务调度的效率等。通过合理的性能优化，可以充分利用系统资源，提高并行流的执行效率。

参考文献

官方文档