摘要：限制编写并行流，存在一些与非并行流不一样的约定。底层框架并行流在底层沿用的框架，递归式的分解问题，然后每段并行执行，最终由合并结果，返回最后的值。
本书第六章的读书笔记，也是我这个系列的最后一篇读书笔记。后面7、8、9章分别讲的“测试、调试与重构”、“设计和架构的原则”以及“使用Lambda表达式编写并发程序”，因为笔记不好整理，就不写了，感兴趣的同学自己买书来看吧。
并行化流操作关于并行与并发的区别和并行的重要性的讨论这里不做笔记了，直接看Stream类库提供了哪些关于并行的操作把。
如果已经有了一个Stream对象，可以调用parallel方法使其拥有并行操作的能力；
如果想从一个集合类创建一个Stream对象，可以调用parallelStream方法获得一个拥有并行能力的流。
BaseStream提供的sequential方法将会按顺序遍历Stream中的元素
对于同一个Stream对象，如果parallel方法和sequential方法都被调用，最后调用的那个方法将起效，不能同时处于两种模式。
使用并行流，不需要写代码用于处理调度和等待线程池中的某项任务完成，这些工作都交由类库完成。
限制编写并行流，存在一些与非并行流不一样的约定。
reduce方法的限制 初值必须为组合函数的恒等值使用恒等值与其他值做reduce运算时，其他值保持不变。比如，使用reduce进行求和运算时，初值必须为0，而进行求积运算时，初值必须为1
reduce操作必须符合结合律因为并行计算时，元素的遍历顺序是不确定的，所以只有符合结合律才能保证结果是确定的。
避免持有锁前面提到过，并行流的操作，是把线程的调度等工作交给了类库解决的，所以不要做持有锁的操作，否则是自找麻烦
性能 主要影响因素影响并行流的性能的因素主要有5个：
数据大小
因为并行处理会带来分解数据和合并数据的额外开销，所以只有当数据量足够大时使用并行流操作才具有意义，否则就是在浪费资源。
源数据结构
源数据通常是集合，而因为具体的类型不同，造成了分割时的开销不同。
装箱
基本数据类型比装箱类型处理更快。
核的数量
拥有的核数量越多，潜在的性能提升越大。但这里的核是指运行时进程能够使用的核的数量。
单元处理开销
花在每个元素上的处理时间越长，并行带来的性能提升越大。
底层框架并行流在底层沿用的fork/join框架，fork递归式的分解问题，然后每段并行执行，最终由join合并结果，返回最后的值。
数据结构分解的难易数据结构对半分解的难易程度，决定了分解的效率。可以将核心类库提供的通用数据结构分为三类：
性能好
ArrayList、数组或者IntStream.range这样的支持随机读取的结构，能够轻易的分解。
性能一般
HashSet、TreeSet这样的数据结构不易公平的分解。
性能差
有的数据结构难于分解，有的结构可能需要花O(N)的时间复杂度来分解。比如：LinkedList，难以对半分解；Streams.iterate和BufferedRead.lines这样长度未知的数据结构也难以分解。
操作的状态流中的操作，可以分为有状态和无状态。无状态的操作在整个操作中不必维护状态；有状态的操作则有维护状态所需的开销和限制。
避开有状态的操作，可以获得更好的并行性能。无状态的操作包括map、filter和flatMap；有状态的操作包括sorted、distinct和limit。
并行化数组操作Java 8为数组提供了并行化操作的方法，这些方法在Arrays类中：
| method | description |
|---|---|
| parallelPrefix | 任意给定一个函数，计算数组的“和”（任意BinaryOperator） |
| parallelSetAll | 使用Lambda表达式更新数组元素 |
| parallelSort | 并行化对数组元素排序 |
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