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摘要：限制編寫并行流，存在一些與非并行流不一樣的約定。底層框架并行流在底層沿用的框架，遞歸式的分解問題，然后每段并行執行，最終由合并結果，返回最后的值。
本書第六章的讀書筆記，也是我這個系列的最后一篇讀書筆記。后面7、8、9章分別講的“測試、調試與重構”、“設計和架構的原則”以及“使用Lambda表達式編寫并發程序”，因為筆記不好整理，就不寫了，感興趣的同學自己買書來看吧。
并行化流操作關于并行與并發的區別和并行的重要性的討論這里不做筆記了，直接看Stream類庫提供了哪些關于并行的操作把。
如果已經有了一個Stream對象，可以調用parallel方法使其擁有并行操作的能力；
如果想從一個集合類創建一個Stream對象，可以調用parallelStream方法獲得一個擁有并行能力的流。
BaseStream提供的sequential方法將會按順序遍歷Stream中的元素
對于同一個Stream對象，如果parallel方法和sequential方法都被調用，最后調用的那個方法將起效，不能同時處于兩種模式。
使用并行流，不需要寫代碼用于處理調度和等待線程池中的某項任務完成，這些工作都交由類庫完成。
限制編寫并行流，存在一些與非并行流不一樣的約定。
reduce方法的限制 初值必須為組合函數的恒等值使用恒等值與其他值做reduce運算時，其他值保持不變。比如，使用reduce進行求和運算時，初值必須為0，而進行求積運算時，初值必須為1
reduce操作必須符合結合律因為并行計算時，元素的遍歷順序是不確定的，所以只有符合結合律才能保證結果是確定的。
避免持有鎖前面提到過，并行流的操作，是把線程的調度等工作交給了類庫解決的，所以不要做持有鎖的操作，否則是自找麻煩
性能 主要影響因素影響并行流的性能的因素主要有5個：
數據大小
因為并行處理會帶來分解數據和合并數據的額外開銷，所以只有當數據量足夠大時使用并行流操作才具有意義，否則就是在浪費資源。
源數據結構
源數據通常是集合，而因為具體的類型不同，造成了分割時的開銷不同。
裝箱
基本數據類型比裝箱類型處理更快。
核的數量
擁有的核數量越多，潛在的性能提升越大。但這里的核是指運行時進程能夠使用的核的數量。
單元處理開銷
花在每個元素上的處理時間越長，并行帶來的性能提升越大。
底層框架并行流在底層沿用的fork/join框架，fork遞歸式的分解問題，然后每段并行執行，最終由join合并結果，返回最后的值。
數據結構分解的難易數據結構對半分解的難易程度，決定了分解的效率。可以將核心類庫提供的通用數據結構分為三類：
性能好
ArrayList、數組或者IntStream.range這樣的支持隨機讀取的結構，能夠輕易的分解。
性能一般
HashSet、TreeSet這樣的數據結構不易公平的分解。
性能差
有的數據結構難于分解，有的結構可能需要花O(N)的時間復雜度來分解。比如：LinkedList，難以對半分解；Streams.iterate和BufferedRead.lines這樣長度未知的數據結構也難以分解。
操作的狀態流中的操作，可以分為有狀態和無狀態。無狀態的操作在整個操作中不必維護狀態；有狀態的操作則有維護狀態所需的開銷和限制。
避開有狀態的操作，可以獲得更好的并行性能。無狀態的操作包括map、filter和flatMap；有狀態的操作包括sorted、distinct和limit。
并行化數組操作Java 8為數組提供了并行化操作的方法，這些方法在Arrays類中：
| method | description |
|---|---|
| parallelPrefix | 任意給定一個函數，計算數組的“和”（任意BinaryOperator） |
| parallelSetAll | 使用Lambda表達式更新數組元素 |
| parallelSort | 并行化對數組元素排序 |
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