Java 并行流(parallelStream)的具體使用小結(jié)
更新時(shí)間：2025年11月26日 09:30:14 作者：心本不二
parallelStream是Java 8中的一種流處理方式,通過并行流利用多核CPU提高數(shù)據(jù)處理效率,本文主要介紹了Java 并行流(parallelStream)的具體使用小結(jié),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下
1. 什么是 parallelStream？
在 Java 8 中，Stream API 提供了 stream() 和 parallelStream() 兩種流處理方式。
stream()采用順序流處理數(shù)據(jù)，每個(gè)元素按照流的順序依次處理。parallelStream()采用并行流處理數(shù)據(jù)，利用ForkJoinPool并發(fā)執(zhí)行，提高處理效率。
2. parallelStream 的優(yōu)勢(shì)
- 充分利用多核 CPU：并行流會(huì)將任務(wù)拆分為多個(gè)子任務(wù)，并分配到多個(gè) CPU 核心執(zhí)行。
- 提升處理速度：適用于計(jì)算密集型任務(wù)，能明顯提高大數(shù)據(jù)量的處理效率。
- API 友好：
parallelStream()的使用方式與stream()類似，開發(fā)成本較低。
3. parallelStream 的使用
3.1 基本使用
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E", "F");
// 使用并行流處理數(shù)據(jù)
list.parallelStream().forEach(System.out::println);
}
}
注意：并行流的輸出順序是無序的，因?yàn)槎鄠€(gè)線程并發(fā)執(zhí)行。
3.2 計(jì)算總和示例
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelSum {
public static void main(String[] args) {
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 100)
.parallel()
.sum();
System.out.println("Sum: " + sum);
}
}
3.3 結(jié)合groupingByConcurrent實(shí)現(xiàn)線程安全的分組操作
- 使用parallelStream將分組過程并行化提升效率，使用
groupingByConcurrent及ConcurrentMap避免出現(xiàn)線程安全的問題
Map<String, List<CourseGrade>> collect = courseGrades .parallelStream() .collect(Collectors.groupingByConcurrent(CourseGrade::getYear));
4. parallelStream 的注意事項(xiàng)
4.1 適用場(chǎng)景
| 適用場(chǎng)景 | 不適用場(chǎng)景 |
|---|---|
| 數(shù)據(jù)量大 | 數(shù)據(jù)量小 |
| 計(jì)算密集型任務(wù) | IO 密集型任務(wù) |
| 不關(guān)心執(zhí)行順序 | 需要嚴(yán)格順序執(zhí)行 |
| 需要提升性能 | 線程切換成本高 |
4.2 并行流的局限性
- 線程開銷：并行流會(huì)使用
ForkJoinPool線程池，線程的創(chuàng)建和切換會(huì)帶來一定的開銷。 - 數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)：如果流操作涉及共享變量，可能會(huì)出現(xiàn)線程安全問題。
- 不適合小數(shù)據(jù)量：并行執(zhí)行存在一定的啟動(dòng)成本，數(shù)據(jù)量太小可能會(huì)降低性能。
5. 控制并行流線程數(shù)
默認(rèn)情況下，parallelStream() 使用 ForkJoinPool 的公共線程池，線程數(shù)與 CPU 核心數(shù)相同。
如果需要自定義線程池大小，可以使用以下方式：
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;
public class CustomParallelStream {
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4); // 設(shè)置 4 個(gè)線程
customPool.submit(() ->
System.out.println(IntStream.range(1, 100)
.parallel()
.sum())
).join();
customPool.shutdown();
}
}
6. 總結(jié)
parallelStream()能有效提高大數(shù)據(jù)量的處理效率。- 適用于計(jì)算密集型任務(wù)，但可能不適用于 IO 密集型任務(wù)。
- 默認(rèn)使用
ForkJoinPool，可以自定義線程池大小。 - 需謹(jǐn)慎使用，避免線程安全問題和不必要的開銷。
到此這篇關(guān)于Java 并行流(parallelStream)的具體使用小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 并行流內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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