java parallelstream

Java 并行流（parallel stream）是 Java 8 中的一个新特性，它允许将一个流（stream）分成多个子流，并行处理每个子流，最后将结果合并。这样可以提高处理大量数据的效率，特别是在多核处理器上。使用并行流可以通过调用 stream() 方法后再调用 parallel() 方法来创建。例如：List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange"); list.parallelStream().forEach(System.out::println); 这将会并行处理列表中的每个元素，并输出到控制台。需要注意的是，并行流并不一定比串行流更快，因为并行处理需要额外的线程开销和数据合并开销。因此，在使用并行流时需要根据具体情况进行评估和优化。

相关问题

java stream parallelStream

Java 中的 Stream 是一种用于处理集合数据的抽象概念。它提供了一种流式处理数据的方式，可以进行各种操作，如过滤、映射、排序等。Stream API 提供了两种类型的流：Stream 和 ParallelStream。

Stream 是顺序流，它在单个线程上按顺序处理元素。而 ParallelStream 是并行流，它可以在多个线程上同时处理元素，从而加速处理过程。

使用 parallelStream 可以让 Stream 的操作并行执行，从而提高处理大量数据时的效率。在一些需要处理大型数据集的场景中，使用 parallelStream 可以充分利用多核处理器的优势，并发地执行操作。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 parallelStream：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用 parallelStream 并行计算元素的平方
List<Integer> squares = numbers.parallelStream()
                              .map(n -> n * n)
                              .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们创建了一个包含整数的列表 numbers。然后使用 parallelStream 方法将列表转换为并行流，并使用 map 方法计算每个元素的平方。最后，使用 collect 方法将结果收集到一个新的列表 squares 中。

注意，虽然使用 parallelStream 可以加速处理过程，但并不是所有情况都适合并行化。在某些情况下，并行化可能会带来额外的开销或导致错误的结果。因此，在使用 parallelStream 时，需要仔细考虑使用场景，并评估是否适合并行化处理。

java11 parallelStream

Java 8引入了`parallelStream`方法，它允许我们在集合上进行并行操作。在Java 11中，`parallelStream`方法的底层实现是`ForkJoinPool`线程池。这个线程池是所有并行流共享的，并且线程数量与CPU核心数一致。当我们使用`parallelStream`方法时，任务会被分成多个子任务，并在多个线程上并行执行。需要注意的是，由于线程池是全局共享的，所以我们应尽量避免在`parallelStream`中执行阻塞任务，以免影响到整个系统中其他的`parallelStream`任务的执行。只有当所有任务都执行完毕时，线程（调用线程）才会继续往下执行。