Java8 parallelStream并行流

IT那活儿发布于2023-01-11 13:19 / 500人阅读

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一

背景介绍

在我们开发的过程中，会遇到数据处理的情况，那么经常会用到for循环、java8的流处理等。

对于小数据量来说，for循环已经满足了需求，但是对于大数据量来说，for循环在处理数据的效率上就已经显得非常吃力。

在java8的流处理中有这么一个方法：parallelStream。初次接触就发现这个方法处理大数据时非常好用，下面就来分享一下使用详情。

二

对比结果

我们用几组数据对比一下for循环，java8 stream和 parallelStream处理数据的耗时。

For循环

Java8 stream和parallelStream

从上图我们可以看出，在相同的数据下，增强型for循环用时最长；java8 stram耗时次之，java8 parallelStream耗时最短。Stream在写法上较for循环精练很多，并且效率上也有相应的提升。而parallelStream其实是Stream的升级版，stream是串行操作，而parallelStream支持并行操作，从而提高程序运行效率。

三

深入了解

Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并发执行能力。研究源码（这里就不细说源码了），通过paralleStream的foreach我们找到ForEachTask 类，我们可以用图形解释一下其所继承/实现的类之间的关系。

相信经常使用线程的朋友看到这里基本我们理解到paralleStream的原理了，其使用到future来合并多线程异步结果。

正如fork/join框架的思想，这里我用图形简单描述一下。

Fork/Join框架的基本思想就是将一个大任务分解（Fork）成一系列子任务，子任务可以继续往下分解，当多个不同的子任务都执行完成后，可以将它们各自的结果合并（Join）成一个大结果，最终合并成大任务的结果，即第一步是拆分，第二步是分开运算，第三步是合并。

这样我们就清楚了paralleStream效率提升的密码了。

总结

1. 在大数据量的情况下，我们优先考虑paralleStream，数据量小用paralleStream完全没必要，而且耗内存。

2. 在使用paralleStream并行流的时候是无法保证元素的顺序的，也就是即使你用了同步集合也只能保证元素都正确但无法保证其中的顺序。

本文作者：段席超（上海新炬王翦团队）

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