本篇内容主要讲解“怎么理解Java 8并行流”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么理解Java 8并行流”吧!
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并行流
认识和开启并行流
什么是并行流： 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。例如有这么一个需求：
有一个 List 集合，而 list 中每个 apple 对象只有重量，我们也知道 apple 的单价是 5元/kg，现在需要计算出每个 apple 的单价，传统的方式是这样：
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); }
我们通过迭代器遍历 list 中的 apple 对象，完成了每个 apple 价格的计算。而这个算法的时间复杂度是 O(list.size()) 随着 list 大小的增加，耗时也会跟着线性增加。并行流可以大大缩短这个时间。
并行流处理该集合的方法如下：
appleList.parallelStream().forEach(apple -> apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000));
和普通流的区别是这里调用的 parallelStream() 方法。当然也可以通过 stream.parallel() 将普通流转换成并行流。推荐看下：Java 8 创建 Stream 的 10 种方式，更多可以关注Java技术栈公众号回复java获取系列教程。
并行流也能通过 sequential() 方法转换为顺序流，但要注意：流的并行和顺序转换不会对流本身做任何实际的变化，仅仅是打了个标记而已。并且在一条流水线上对流进行多次并行 / 顺序的转换，生效的是最后一次的方法调用
并行流如此方便，它的线程从那里来呢？有多少个？怎么配置呢？
并行流内部使用了默认的 ForkJoinPool 线程池。默认的线程数量就是处理器的核心数，而配置系统核心属性：java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 可以改变线程池大小。不过该值是全局变量。
改变他会影响所有并行流。目前还无法为每个流配置专属的线程数。一般来说采用处理器核心数是不错的选择
测试并行流的性能
为了更容易的测试性能，我们在每次计算完苹果价格后，让线程睡 1s，表示在这期间执行了其他 IO 相关的操作，并输出程序执行耗时,顺序执行的耗时：
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); }
并行版本
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);
耗时情况
跟我们的预测一致，我的电脑是 四核I5 处理器，开启并行后四个处理器每人执行一个线程，最后 1s 完成了任务！
并行流可以随便用吗？
可拆分性影响流的速度
通过上面的测试，有的人会轻易得到一个结论：并行流很快，我们可以完全放弃 foreach/fori/iter 外部迭代，使用 Stream 提供的内部迭代来实现了。
事实真的是这样吗？并行流真的如此完美吗？答案当然是否定的。大家可以复制下面的代码，在自己的电脑上测试。测试完后可以发现，并行流并不总是最快的处理方式。
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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，非并行版本可以理解为流化操作没有循环更偏向底层导致的慢。可并行版本是为什么慢呢？这里有两个需要注意的点：
2. iterate 生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和
3. 我们很难把 iterate 分成多个独立的块来并行执行
这个问题很有意思，我们必须意识到某些流操作比其他操作更容易并行化。对于 iterate 来说，每次应用这个函数都要依赖于前一次应用的结果。因此在这种情况下，我们不仅不能有效的将流划分成小块处理。反而还因为并行化再次增加了开支。
4. 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
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; } }
共享变量修改的问题
并行流虽然轻易的实现了多线程，但是仍未解决多线程中共享变量的修改问题。下面代码中存在共享变量 total，分别使用顺序流和并行流计算前n个自然数的和
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; } }
顺序执行每次输出的结果都是：50000005000000，而并行执行的结果却五花八门了。这是因为每次访问 totle 都会存在数据竞争，关于数据竞争的原因，大家可以看看关于 volatile 的博客。因此当代码中存在修改共享变量的操作时，是不建议使用并行流的。
并行流的使用注意
在并行流的使用上有下面几点需要注意：
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
例如：前端传来几种类型的资源，需要存储到数据库。每种资源对应不同的表。我们可以视作类型数为 N，存储数据库的网络耗时 + 插入操作耗时为 Q。一般情况下网络耗时都是比较大的。因此该操作就比较适合并行处理。当然当类型数目大于核心数时，该操作的性能提升就会打一定的折扣了。更好的优化方法在日后的博客会为大家奉上
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
以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表：
| 源 | 可拆分性 |
|---|---|
| ArrayList | 极佳 |
| LinkedList | 差 |
| IntStream.range | 极佳 |
| Stream.iterate | 差 |
| HashSet | 好 |
| TreeSet | 好 |
到此，相信大家对“怎么理解Java 8并行流”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
