本文主要是介绍Java Stream 并行流简介、使用与注意事项小结，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！
《JavaStream并行流简介、使用与注意事项小结》Java8并行流基于StreamAPI,利用多核CPU提升计算密集型任务效率,但需注意线程安全、顺序不确定及线程池管理,可通过自定义线程池与C...
1. 并行流简介
Java 8 引入了 Stream API，提供了一种高效的数据处理方式。而 并行流（Parallel Stream） 则是 Stream 的并行版本，能够将流操作分配到多个线程中执行，充分利用多核 CPU 的性能。
特点：
- 默认使用
ForkJoinPool.commonPool()执行任务。 - 适合处理 计算密集型 任务。
- 任务执行顺序不确定。
2. 并行流的简单使用
将普通流转换为并行流非常简单，只需调用 parallel() 方法即可。
示例：并行流的基本使用
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
python // 将流转换为并行流
numbers.parallelStream()
.forEach(num -> System.out.println("线程: " + Thread.currentThread().getName() + ", 处理: " + num));
}
}输出示例：
线程: main, 处理: 6
线程: ForkJoinPool.commonPool-worker-1, 处理: 3
线程: ForkJoinPool.commonPojavascriptol-worker-2, 处理: 8
...
3. 配合自定义线程池
默认情况下，并行流使用 ForkJoinPool.commonPool() 执行任务。你可以通过自定义线程池来控制并行流的执行环境。
示例：自定义线程池
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamCustomPool {
public static void main(String[] args) {
// 创建自定义线程池
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
// 在自定义线程池中执行并行流任务
customPool.submit(() -> {
List<Integer> result = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.parallel()
.map(i -> {
System.out.println("线程: " + Thread.currentThread().getName() + ", 处理: " + i);
China编程 return i * 2;
})
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果: " + result);
}).join(); // 等待任务完成
customPool.shutdown(); // 关闭线程池
}
}示例：配合CompletableFuture实现异步
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamWithCompletableFuture {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个并行流
List<CompletableFuture<Integer>> futures = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.parallel()
.mapToObj(i -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
System.out.println("线程: " + Thread.currentThread().getName() + ", 处理: " + i);
return i * 2; // 模拟计算任务
}))
.collect(Collectors.toList());
// 等待所有任务完成并获取结果
List<Integer> res编程ults = futures.stream()
.map(CompletableFuture::join)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果: " + results);
}
}好处：
- 并行流：适合处理数据流中的计算密集型任务，能够自动将任务分配到多个线程中执行。
- CompletableFuture：提供强大的异步编程能力，可以处理任务的依赖关系、异常处理、结果合并等。
结合两者的优势，可以实现：
- 异步并行处理：将并行流的任务异步化，进一步提升性能。
- 任务依赖管理：通过
CompletableFuture管理任务之间的依赖关系。 - 结果合并：将多个任务的结果合并处理。
4. 控制有序性
并行流的任务执行顺序是不确定的。如果需要保持顺序，可以使用 forEachOrdered() 方法。
示例：保持顺序
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ParallelStreamOrder {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
numbers.parallelStream()
.forEachOrdered(System.out::println); // 输出顺序与流中元素顺序一致
}
}5. 共享资源的安全性
并行流在多个线程中执行操作，如果操作共享可变状态，可能会导致线程安全问题。
示例：线程安全问题
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ParallelStreamThreadSafety {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.forEach(result::add); // 这里会出现线程安全问题
System.out.println("结果大小: " + result.size()); // 结果可能小于 1000
}
}解决方法：
- 使用线程安全的集合，如
Collections.synchronizedList()。 - 使用
collect()方法将结果收集到线程安全的容器中。
示例：线程安全的解决方案
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamThreadSafety {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> result = IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.boxed()
.collect(Collectors.toList()); // 使用 collect() 方法
System.out.println("结果大小: " + result.size()); // 输出: 1000
}
}6. 注意事项
- 任务类型：
- 适合 计算密集型 任务，不适合 I/O 密集型 任务。
- 线程安全：
- 避免在并行流中操作共享可变状态。
- 任务顺序：
- 并行流的任务执行顺序不确定，使用
forEachOrdered()保持顺序。
- 并行流的任务执行顺序不确定，使用
- 线程池管理：
- 使用自定义线程池时，记得关闭线程池，避免资源泄漏。
7. 总结
并行流是 Java 8 提供的一个强大工具，能够显著提升数据处理性能。但在使用时需要注意线程安全、任务顺序和线程池管理等问题。通过合理使用并行流，可以编写高效、灵活的代码。
附录：完整代码
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
// 基本使用
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
numbers.parallelStream()
.forEach(num -> System.out.println("线程: " + Thread.currentThread().getName() + ", 处理: " + num));
// 自定义线程池
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
customPool.submit(() -> {
List<Integer> result = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.parallel()
.map(i -> {
System.out.println("线程: " + Thread.currentThread().getName() + ", 处理: " + i);
return i * 2;
})
.boxed()
China编程 .collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果: " + result);
}).join();
customPool.shutdown();
// 保持顺序
numbers.parallelStream()
.forEachOrdered(System.out::println);
// 线程安全
List<Integer> safeResult = IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("结果大小: " + safeResult.size());
}
}希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 Java 的并行流！如果有任何问题，欢迎在评论区讨论！
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