本文主要是介绍Java之并行流(Parallel Stream)使用详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《Java之并行流(ParallelStream)使用详解》Java并行流（ParallelStream）通过多线程并行处理集合数据,利用Fork/Join框架加速计算,适用于大规模数据集和计算密集...
Java并行流(Parallel Stream)
并行流是Java 8引入的高效处理集合数据的工具，通过多线程加速计算。
以下是其核心概念、使用方法及注意事项的详细指南：
1. 核心概念与原理
- 并行处理机制：将数据分割为多个块，利用
Fork/Join框架在多个线程上并行处理，最后合并结果。 - 默认线程池：使用
ForkJoinPool.China编程commonPool()，线程数等于CPU核心数（可通过系统参数调整）。 - 适用场景：大规模数据集、计算密集型任务（如数学运算、批量转换）。
2.China编程 创建并行流的方式
- 直接生成：通过集合的
parallelStream()方法。 - 转换顺序流：在现有流上调用
parallel()。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); // 方式1：直接生成并行流 Stream<Integer> parallelStream1 = list.parallelStream(); // 方式2：将顺序流转为并行 Stream<Integer> parallelStream2 = list.stream().parallel();
3. 适用场景与性能优化
推荐场景：
- 数据量大：如百万级元素的过滤、映射。
- 计算复杂：如矩阵运算、图像处理。
- 无状态操作：如
map、filter、reduce（不依赖处理顺序或外部变量）。
性能陷阱：
- 小数据集：并行化开销（线程调度、数据分割）可能抵消收益。
- 低耗时操作：如简单加减法，并行可能更慢。
4. 注意事项与最佳实践
避免共享可变状态
并行操作中修改共享变量会导致线程安全问题，应使用无状态操作或同步控制。
// 错误示例：线程不安全的累加
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3);
int[] sum = {0};
nums.parallelStream().forEach(n -> sum += n); // 结果可能错误
// 正确做法：使用归约
int safeSum = nums.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);谨慎使用有状态操作
如sorted()、distinct()在并行流中可能更耗时，需合并线程结果。
// 并行排序（可能比顺序流慢） List<Integer> sortedList = nums.parallelStream().sorted().toList();
数据源的可拆分性
- 高效结构：
ArrayList、数组（支持快速随机访问，易于分割）。 - 低效结构：
LinkedList、TreeSet（拆分成本高）。
顺序敏感操作
使用forEachOrdered保证顺序，但牺牲性能。
// 按顺序输出（性能低于无序操作） list.parallelStream().forEachOrdered(System.out::编程China编程println);
配置线程池
默认线程数：
Runtime.getRuntime().availableProcessors(android)
修改全局线程数：
# JVM启动参数 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8
5. 性能对比示例
// 顺序流 vs 并行流（处理1000万数据） List<Lphpong> numbers = LongStream.rangeClosed(1, 10_000_000) .boxed().collect(Collectors.toList()); // 顺序流耗时 long start = System.currentTimeMillis(); long seqSum = numbers.stream().mapToLong(n -> n * 2).sum(); System.out.println("顺序流耗时: " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms"); // 并行流耗时 start = System.currentTimeMillis(); long parSum = numbers.parallelStream().mapToLong(n -> n * 2).sum(); System.out.println("并行流耗时: " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
典型结果（8核CPU）：
顺序流耗时: 120ms 并行流耗时: 35ms
总结
优势：简化多线程编程，提升大数据处理效率。
局限：不适合小数据量、顺序敏感或低计算量任务。
最佳实践：
- 优先处理大规模数据。
- 避免操作共享变量。
- 测试验证性能提升。
- 使用
forEach替代forEachOrdered除非必须保证顺序。
通过合理使用并行流，可在不增加复杂代码的情况下显著提升程序性能，但需结合场景权衡利弊。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持China编程(www.chinasem.cn)。
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