拥抱 Java 8 并行流吧，让执行速度飞起！

作者：后青春期的Keats

cnblogs.com/keatsCoder/p/12934394.html

前言

在 Java7 之前，如果想要并行处理一个集合，我们需要以下几步

手动分成几部分

为每部分创建线程

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 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看吧

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：

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：

和普通流的区别是这里调用的  方法。当然也可以通过 stream.parallel() 将普通流转换成并行流。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？

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：

Snipaste_2020-05-21_21-49-44

并行版本

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。

1.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：

iterate 生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和

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。

2.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

~

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

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：

1.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

2.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

3.对于较少的数据量，不建议使用并行流

4.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