为什么在LongStream reduce和sum性能之间存在差异？ - 腾讯云开发者社区

在 Java 7 之前，如果想要并行处理一个集合，我们需要以下几步 1. 手动分成几部分 2. 为每部分创建线程 3. 在适当的时候合并并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。...而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate 的第两个痛点了。...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...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

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Java8并行流：执行速度快的飞起！

在 Java 7 之前，如果想要并行处理一个集合，我们需要以下几步 1. 手动分成几部分 2. 为每部分创建线程 3. 在适当的时候合并并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。...可并行版本是为什么慢呢？...而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate 的第两个痛点了。...long n) { return LongStream.rangeClosed(1, n).reduce(Long::sum).getAsLong(); } public...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

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拥抱 Java 8 并行流：执行速度飞起

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：...2、而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate 的第两个痛点了。...long n) { return LongStream.rangeClosed(1, n).reduce(Long::sum).getAsLong(); } public...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...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。

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Java 8 - 数值流Numberic Stream

每个接口都带来了进行常用数值归约的新方法，比如对数值流求和的 sum ，找到最大元素的 max 。此外还有在必要时再把它们转换回对象流的方法。...要记住的是，这些特化的原因并不在于流的复杂性，而是装箱造成的复杂性——即类似 int 和 Integer 之间的效率差异。...如何区分没有元素的流和最大值真的是 0 的流呢？前面我们介绍了 Optional 类，这是一个可以表示值存在或不存在的容器。...---- 数值范围（ range 和 rangeClosed）和数字打交道时，有一个常用的东西就是数值范围。比如，假设你想要生成1和100之间的所有数字。...Java 8引入了两个可以用于 IntStream 和 LongStream 的静态方法，帮助生成这种范围range 和 rangeClosed 。

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Java 8 - 并行流计算入门

---- 回到刚才的题目，我们说过，在多核处理器上运行并行版本时，会有显著的性能提升。现在我们已经用三种不同的方式（迭代式、顺序归纳和并行归纳）做完全相同的操作，那看看谁最快吧！...如果用得不对（比如采用了一个不易并行化的操作，如 iterate ），它甚至可能让程序的整体性能更差，所以在调用那个看似神奇的 parallel 操作时，了解背后到底发生了什么是很有必要的。...(Long limit){ return LongStream.rangeClosed(1,limit) .reduce(0,Long::sum);...(1,limit) .parallel() .reduce(0,Long::sum); } 调用下 System.out.println...但在多个内核之间移动数据的代价也可能比你想的要大，所以很重要的一点是要保证在内核中并行执行工作的时间比在内核之间传输数据的时间长。总而言之，很多情况下不可能或不方便并行化。

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简洁又快速地处理集合——Java8 Stream（下）

，这个后面会讲到 13. reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T) 用于组合流中的元素，如求和，求积，求最大值等计算年龄总和： int sum = list.stream...= list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum); 即不接受任何起始值，但因为没有初始值，需要考虑结果可能不存在的情况，因此返回的是 Optional...数值范围 IntStream 与 LongStream 拥有 range 和 rangeClosed 方法用于数值范围处理 IntStream ： rangeClosed(int, int) / range...Person::getAge).sum(); 除了上面两种，其实还可以： int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Interger::sum...比如众所周知的 ArrayList 和 LinkedList，明显前者在分解方面占优。

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Lambda表达式最佳实践（2）Stream与ParallelStream

()；假设我们想实现自定义的降维规则，可以用 reduce() 和 collect()这两个接口 reduce() 包括三个参数： identity：accumulator的初始值，并且是在Stream...那么使用ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool，会有什么性能的差异呢？...那么为什么需要使用工作窃取算法呢？...而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。...工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

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谈谈Java任务的并行处理

3-31-1.jpg 前言谈到并行，我们可能最先想到的是线程，多个线程一起运行，来提高我们系统的整体处理速度；为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用...(1, n).parallel().reduce(0L, Long::sum); } } 以上代码是不是非常简单，对于开发者来说完全不需要手动拆分，使用同步机制等方式，就可以让任务并行处理，只需要对流使用...读者福利：分享免费学习资料针对于Java程序员，我这边准备免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql...,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀，而你是不是还在满足于现状内心在窃喜...希望读到这的您能点个小赞和关注下我，以后还会更新技术干货，谢谢您的支持！资料领取方式：加入Java技术交流群963944895，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取

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Java 8中集合优雅快速的处理方式

13，reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T) 用于组合流中的元素，如求和，求积，求最大值等。...> sum = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum); 即不接受任何起始值，但因为没有初始值，需要考虑结果可能不存在的情况，因此返回的是...数值范围： IntStream 与 LongStream 拥有 range 和 rangeClosed 方法用于数值范围处理 IntStream ：rangeClosed(int, int) / range...但是对于复杂的操作，比如一些复杂的对象归约，Stream 的性能是可以和手动实现的性能匹敌的，在某些情况下使用并行流，效率可能还远超手动实现。...函数式接口的出现主要是为了提高编码开发效率以及增强代码可读性；与此同时，在实际的开发中，并非总是要求非常高的性能，因此 Stream 与 lambda 的出现意义还是非常大的。

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Java 中的并行处理

3、在执行完毕后，可能会有个 " 归纳 " 的任务，比如求和，求平均等。再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳” 为什么要“并行”，优点呢？...从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....tasks .stream() .parallel() .map( task -> task.getPoints() ) // or map( Task::getPoints ) .reduce...它使用 parallel 方法并行处理所有的task，并使用 reduce 方法计算最终的结果。 4.

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Java 8 Stream 从入门到进阶——像SQL一样玩转集合

theme: smartblue 0.阅读完本文你将会了解Stream的定义和它的特征了解Stream的基础和高阶用法1. 前言在我们日常使用Java的过程中，免不了要和集合打交道。...Stream类库有两个通用的归约操作reduce()和collect() ，也有一些为简化书写而设计的专用归约操作，比如sum()、max()、min()、count()等。...这些都比较好理解，所以我们会重点介绍reduce()和collect()。...4.2.1 reduce() reduce操作可以实现从一组元素中生成一个值，比如sum()、max()、min()、count()等都是reduce操作。...只有在大数据量和多核的情况下才考虑并行流。在并行处理情况下，传入给reduce()的集合类，需要是线程安全的，否则执行结果会与预期结果不一样。

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JDK 8 新特性之函数式编程 → Stream API

IntStream, LongStream, DoubleStream 对应的是三种基本类型（int, long, double，不是包装类型），Stream 对应所有剩余类型　　　　为什么不是这样...，findAny 和 findFirst返回的，都是第一个对象；而在并行的流中，findAny 返回的是最快处理完的那个线程的数据，所以说，在并行操作中，对数据没有顺序上的要求，那么 findAny 的效率会比...super P_OUT> comparator) { return reduce(BinaryOperator.minBy(comparator)); } 　　　　reduce 在实际项目中用的不多...(); 有起始值 Integer sum1 = nums.stream().reduce(0, Integer::sum); Integer sum2 = nums.stream...().reduce(0, (a,b) -> a + b); // 求和，相当于sum(); 无起始值 Integer sum3 = nums.stream().reduce

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【JUC基础】16. Fork Join

3、JUC中的Fork/Join 在实际使用中，如果毫无顾忌地使用 fork()方法开启线程进行处理，那么很有可能导致系统开启过多的线程而严重影响性能。...这种方式使得任务能够自动地在多个线程之间动态平衡，提高了并行执行的效率。并行度控制：ForkJoinPool允许控制并行度，即同时执行的线程数量。...= LongStream.rangeClosed(0, 100000000L).parallel().reduce(0, Long::sum); long endTime = System.currentTimeMillis...= LongStream.range(0, 1000000000L).parallel().reduce(0, Long::sum); long end2 = System.currentTimeMillis...第一，系统内的线程数量越积越多，导致性能严重下降。第二.，医的调用层次变多，最终导致栈溢出。不同版本的 JDK 内部实现机制可能有差异，从而导其表现不同。

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Java8 Stream 基本类型特化流

= integerStream.reduce(0, Integer::sum); 为了避免不必要的拆箱和装箱，Java8引入了三个原始类型特化流接口: IntStream, LongStream和DoubleStream...integerStream.mapToInt(x -> x); Stream boxedIntegerStream = intStream.boxed(); Stream boxedLongStream = LongStream.range...(1, 10).boxed(); 二、关于OptionalInt 在介绍数值流的时候，可以注意到数值流提供的几个规约方法的返回值: 如sum()返回的是int，因为sum存在默认值0....System.out.println("默认最大值：" + optionalInt.orElse(1)); 默认最大值：1 三、数值范围为了方便地生成一定范围内的数字，Java8提供了可以作用于IntStream和LongStream...// 生成1~100，并求和 System.out.println(IntStream.rangeClosed(1, 100).sum()); 欢迎在评论区留下你看文章时的思考，及时说出，有助于加深记忆和理解

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flatMap示例

中，我们可以使用flatMap将上述数据结构转化为一下结构 # Stream # String[] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 为什么要平流处理包含超过一个级别的流，例如Stream...此外我们使用reduce操作对订单项的金额进行求和。...(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); // reduce to sum all // sum the order's total amount...(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); // reduce to sum all System.out.println(sumOfLineItems...longStream = longArray.flatMapToLong(x -> Arrays.stream(x)); System.out.println(longStream.count(

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java8实战读书笔记：数值流、Stream创建与Optional类的使用

数值流不知大家还记不得，在介绍函数式编程接口中为了避免基础数据类型的装箱/拆箱带来的性能损耗，特意为函数式接口引入了基础数据类型的函数式编程接口，例如IntPredicate、LongPredicate...同样，流API也考虑到基本数据类型的装箱/拆箱会带来性能损耗，引入了数值流，例如IntStream、LongStream、DoubleStream。...1.1 原始数据特化流 java8中提供了3个原始数据特化流，分别为IntStream、LongStream、DoubleStream。....map(Dish::getCalories) 4 .reduce(0, Integer::sum); 5 System.out.println("菜品中的总卡路里...如果将range(1,100)修改为rangeClosed(1,100)，在输出的个数为50。

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【小家java】java8新特性之---Stream API 详解 (Map-reduce、Collectors收集器、并行流、groupby多字段分组)

---- 我们为什么需要 Stream API Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念...包含开始节点和结束节点两个参数之间所有的参数，间隔为1. rangeClosed的功能和range类似。差别就是rangeClosed包含最后的结束节点，range不包含。...的差别特别像List的add方法和addAll方法的差异，可参照理解一下，看下面这个例子 public static void main(String[] args) { List...的最终产出，这就是reduce的算法最通俗的描述；所以运用reduce我们可以做sum,min,max,average,所以这些我们称之为针对具体应用场景的reduce，这些常用的reduce，stream...().mapToInt(i -> i).sum(); System.out.println(sum); //15 重点说说三个参数的Reduce 三个参数时是最难以理解的。

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Java 8新特性 Stream API 编程

Java8 Stream存在的必要性为什么要使用Stream API？解释这个问题之前，我们先看如下示例：我们需要迭代整形list中所有大于10的元素的和。...+= num; } } return sum; } 这种方式存在3各主要的问题：我们只是想获得满足条件的sum值，但是这种做法却展示了迭代是怎样发生的，这也叫外部迭代...–因为客户端程序组在处理list的迭代算法了。...所有的 Stream API 相关接口和类都在java.util.stream包下，为原始类型也指定了stream： IntStream, LongStream 和DoubleStream. java8...如果存在值，则 isPresent()方法返回他true，* get()*能得到值。

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我愿称 Java8 中的 Stream API 为 Java 之神！

借助 Stream API 和 Lambda，开发人员可以很容易的编写出高性能的并发处理程序。...分组方法 groupingBy() 接收一个 Function 接口作为参数，上面的例子中我们使用了方法引用传递了出版社作为分组的依据，但实际情况可能比这复杂，比如将价格在0-50之间的书籍分成一组，50...i + 1) .limit(n) .parallel() .reduce(0L, Long::sum); } 使用 LongStream.rangeClosed...() 方法： public static long rangedSum(long n) { return LongStream.rangeClosed(1, n) .reduce...return LongStream.rangeClosed(1, n) .parallel() .reduce(0L, Long::sum); } 06

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深入理解Java 8的流式API：简化代码，提升效率

collect(Collectors)：将流元素归约和汇总成一个值，如List、Set、Map等。reduce()：归约操作，可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。...min()和max()：找出流中的最小和最大值。count()：返回流中元素的总数。anyMatch(), allMatch(), noneMatch()：检查流中是否存在满足条件的元素。...常用方法：sum()：对流中的所有整数求和。average()：计算流中所有整数的平均值。min() 和 max()：找出流中的最小和最大值。...常用方法：sum()：对流中的所有双精度浮点数求和。average()：计算流中所有双精度浮点数的平均值。min() 和 max()：找出流中的最小和最大值。...of integers: " + sum); // LongStream long max = LongStream.rangeClosed(1, 10)

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Java8并行流

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