Java8 parallelStream并行流

IT那活兒發布于2023-01-11 13:19 / 524人閱讀

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一

背景介紹

在我們開發的過程中，會遇到數據處理的情況，那么經常會用到for循環、java8的流處理等。

對于小數據量來說，for循環已經滿足了需求，但是對于大數據量來說，for循環在處理數據的效率上就已經顯得非常吃力。

在java8的流處理中有這么一個方法：parallelStream。初次接觸就發現這個方法處理大數據時非常好用，下面就來分享一下使用詳情。

二

對比結果

我們用幾組數據對比一下for循環，java8 stream和 parallelStream處理數據的耗時。

For循環

Java8 stream和parallelStream

從上圖我們可以看出，在相同的數據下，增強型for循環用時最長；java8 stram耗時次之，java8 parallelStream耗時最短。Stream在寫法上較for循環精練很多，并且效率上也有相應的提升。而parallelStream其實是Stream的升級版，stream是串行操作，而parallelStream支持并行操作，從而提高程序運行效率。

三

深入了解

Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并發執行能力。研究源碼（這里就不細說源碼了），通過paralleStream的foreach我們找到ForEachTask 類，我們可以用圖形解釋一下其所繼承/實現的類之間的關系。

相信經常使用線程的朋友看到這里基本我們理解到paralleStream的原理了，其使用到future來合并多線程異步結果。

正如fork/join框架的思想，這里我用圖形簡單描述一下。

Fork/Join框架的基本思想就是將一個大任務分解（Fork）成一系列子任務，子任務可以繼續往下分解，當多個不同的子任務都執行完成后，可以將它們各自的結果合并（Join）成一個大結果，最終合并成大任務的結果，即第一步是拆分，第二步是分開運算，第三步是合并。

這樣我們就清楚了paralleStream效率提升的密碼了。

總結

1. 在大數據量的情況下，我們優先考慮paralleStream，數據量小用paralleStream完全沒必要，而且耗內存。

2. 在使用paralleStream并行流的時候是無法保證元素的順序的，也就是即使你用了同步集合也只能保證元素都正確但無法保證其中的順序。

本文作者：段席超（上海新炬王翦團隊）

本文來源：“IT那活兒”公眾號

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