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Java?Stream對象并行處理方法parallel()代碼示例

更新時間：2023年11月17日 11:45:41 作者：Ascend1797

在Java中Stream是一種用于處理集合數(shù)據(jù)的流式操作API,它提供了一種簡潔、靈活、高效的方式來對集合進行各種操作,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Java?Stream對象并行處理方法parallel()的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

Stream.parallel() 方法是 Java 8 中 Stream API 提供的一種并行處理方式。在處理大量數(shù)據(jù)或者耗時操作時，使用 Stream.parallel() 方法可以充分利用多核 CPU 的優(yōu)勢，提高程序的性能。本文將從以下幾個方面對 Stream.parallel() 進行詳解。

什么是 Stream.parallel() 方法

Stream.parallel() 方法是將串行流轉(zhuǎn)化為并行流的方法。通過該方法可以將大量數(shù)據(jù)劃分為多個子任務(wù)交由多個線程并行處理，最終將各個子任務(wù)的計算結(jié)果合并得到最終結(jié)果。使用 Stream.parallel() 可以簡化多線程編程，減少開發(fā)難度。需要注意的是，并行處理可能會引入線程安全等問題，需要根據(jù)具體情況進行選擇。

Stream.parallel() 方法的使用示例

下面是一個使用 Stream.parallel() 方法的示例。假設(shè)有一個包含 1000 個元素的 List 集合，要對集合中每一個元素進行平方運算。

List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    list.add(i);
}

List<Integer> result = list.parallelStream().map(num -> num * num).collect(Collectors.toList());

以上示例中，通過 parallelStream() 方法將集合轉(zhuǎn)化為并行流，對每個元素進行平方處理，最后通過 collect(Collectors.toList()) 方法將結(jié)果轉(zhuǎn)化為 List 集合。使用并行處理可以充分利用多核 CPU 的優(yōu)勢，加快處理速度。需要注意的是，并行處理可能會引入線程安全等問題，需要根據(jù)具體情況進行選擇。

Stream.parallel() 處理Map集合的詳細示例

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ParallelStreamMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put("apple", 10);
        map.put("banana", 20);
        map.put("orange", 30);
        map.put("grape", 40);

        // 使用串行流來遍歷輸出Map中的鍵值對
        map.entrySet().stream().forEach(entry -> {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        });

        // 使用并行流來遍歷輸出Map中的鍵值對
        map.entrySet().parallelStream().forEach(entry -> {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        });

        // 使用并行流來對Map中的值進行累加
        int sum = map.values().parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println("sum: " + sum);
    }
}

上述代碼中，首先創(chuàng)建了一個 Map 集合，然后分別使用串行流和并行流來遍歷 Map 中的鍵值對，并輸出結(jié)果。最后使用并行流對 Map 中的值進行累加，得到了最終結(jié)果。

需要注意的是，在使用并行流時需要關(guān)注線程安全問題，因此需要保證 Map 在并行操作時不會出現(xiàn)線程安全問題?？梢允褂?ConcurrentHashMap 來替代普通的 HashMap 來保證線程安全。

Stream.parallel() 方法的底層實現(xiàn)原理

Stream API 在處理并行流時，使用了 Fork/Join 框架。Fork/Join 框架是一種基于工作竊?。╳ork stealing）算法的并行計算框架，可以有效地利用計算資源，避免任務(wù)執(zhí)行的不平衡，并且可以自適應(yīng)地調(diào)整線程池的大小。Fork/Join 框架將一個大任務(wù)拆分為多個子任務(wù)，交由多個線程并行處理，最終將各個子任務(wù)的計算結(jié)果合并得到最終結(jié)果。