并行流java避免开销

基础概念

并行流（Parallel Stream）是Java 8引入的一种新的数据处理方式，它允许你利用多核处理器的优势，将数据分成多个子流，并在多个线程上并行处理这些子流。这可以显著提高处理大量数据的效率。

优势

1. 提高处理速度：通过并行处理，可以充分利用多核处理器的计算能力，从而加快数据处理速度。
2. 简化代码：并行流提供了简洁的API，使得编写并行代码变得更加容易。

类型

Java中的并行流主要有两种类型：

1. 数据并行流：将数据分成多个子流，并在多个线程上并行处理这些子流。例如，使用Collection.parallelStream()方法创建的数据并行流。
2. 任务并行流：将一个任务分解成多个子任务，并在多个线程上并行执行这些子任务。这种类型的并行流通常用于更复杂的并行计算场景。

应用场景

并行流适用于以下场景：

1. 处理大量数据：当需要处理的数据量非常大时，并行流可以显著提高处理速度。
2. 计算密集型任务：对于计算密集型的任务，如数据处理、统计分析等，并行流可以充分利用多核处理器的优势。

避免开销

在使用并行流时，需要注意以下几点以避免不必要的开销：

1. 数据量：并行流在处理大量数据时效果更明显。如果数据量较小，并行流的开销可能会超过其带来的性能提升。
2. 线程安全：并行流中的操作应该是线程安全的。如果操作涉及到共享资源，需要确保这些操作是线程安全的，或者使用同步机制来保护共享资源。
3. 避免过度拆分：并行流会将数据拆分成多个子流进行处理。如果数据拆分的粒度太小，会导致过多的线程切换和上下文切换，从而增加开销。因此，在使用并行流时，需要合理控制数据的拆分粒度。
4. 选择合适的并行度：可以通过ForkJoinPool.commonPool()方法获取公共的ForkJoinPool，并通过setParallelism()方法设置并行度。选择合适的并行度可以避免创建过多线程导致的资源浪费和线程竞争。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用并行流来计算一个整数列表的总和，并避免不必要的开销：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 使用并行流计算总和
        int sum = numbers.parallelStream()
                         .mapToInt(Integer::intValue)
                         .sum();

        System.out.println("Sum: " + sum);
    }
}

在这个示例中，我们使用了parallelStream()方法创建了一个并行流，并通过mapToInt()和sum()方法计算了整数列表的总和。由于数据量较小，这个示例可能不会显著提高性能，但在处理大量数据时，并行流的优势会更为明显。

参考链接

• Java 8 并行流详解
• Java 8 Stream API 并行流

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