parallelStream()丢数据解决方法

在使用parallelStream()方法时，可能会由于多线程操作导致数据丢失的问题。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用普通流stream：将list.parallelStream()替换为list.stream()，这样可以避免并行操作导致的数据丢失问题。

2. 将结果集合变成线程安全的：可以使用线程安全的集合类来存储结果，例如使用Vector、CopyOnWriteArrayList或Collections.synchronizedList等，这样可以保证在多线程操作时数据不会丢失。

3. 使用Stream的collect方法：可以使用Stream的collect(Collectors.toList())方法来收集并行操作的结果，这样可以避免手动添加元素的方式造成的数据丢失问题。

通过以上方法，可以有效解决parallelStream()丢数据的问题。

相关问题

List.parallelStream()方法

List.parallelStream()方法是Java 8中的一个方法，它将List转换为并行流。并行流是一种多线程处理数据的方式，可以提高处理大量数据的效率。

使用List.parallelStream()方法可以将List中的元素分成多个部分，每个部分交给不同的线程进行处理，最终将结果合并起来。这种方式可以充分利用多核处理器的性能。

例如，下面的代码将一个List中的元素转换为大写，并使用并行流进行处理：

List<String> words = Arrays.asList("hello", "world", "java", "parallel", "stream");
List<String> upperCaseWords = words.parallelStream()
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

这段代码中，map()方法将List中的每个元素转换为大写，parallelStream()方法将List转换为并行流，最后使用collect()方法将结果收集到一个新的List中。由于使用了并行流，处理速度会更快。

parallelStream 处理100w数据

ParallelStream 可以在多个线程上并行处理数据，以加快处理速度。例如，我们可以使用 ParallelStream 来处理100w个整数的列表：

List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    list.add(i);
}

// 串行处理
long start = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(i -> {
    // 处理逻辑
});
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("串行处理时间：" + (end - start) + "ms");

// 并行处理
start = System.currentTimeMillis();
list.parallelStream().forEach(i -> {
    // 处理逻辑
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("并行处理时间：" + (end - start) + "ms");

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含100w个整数的列表。然后，我们使用串行流和并行流分别对列表进行处理。在处理过程中，我们可以在 lambda 表达式中加入相应的处理逻辑。

最后，我们分别打印出处理时间，并比较两者的差别。可以看到，使用并行流处理的时间要比串行流处理的时间快很多，特别是在数据量较大的情况下。