parallelStream()

ParallelStream 是 Java 8 中提供的一种并行流（parallel stream）的实现方式。它可以将数据流分成多个部分，同时在多个处理器上进行并行处理，从而提高程序的执行效率。

ParallelStream 的使用场景包括：

1. 大数据量的处理：当数据量非常大时，串行处理可能会非常耗时，使用 ParallelStream 可以将数据流分成多个部分进行并行处理，提高处理速度。

2. 复杂的计算：当需要进行复杂的计算时，使用 ParallelStream 可以利用多核处理器的优势，加快计算速度。

3. 数据库操作：当需要对数据库进行大量的操作时，使用 ParallelStream 可以将操作分成多个部分，同时在多个处理器上进行并行处理，提高操作效率。

4. 机器学习：在机器学习中，需要对大量的数据进行分析和处理，使用 ParallelStream 可以提高处理速度，加快机器学习的训练过程。

需要注意的是，使用 ParallelStream 也有一些限制和注意事项，例如：

1. 对于小数据量的处理，使用 ParallelStream 可能会降低程序的执行效率，因为并行处理需要额外的开销。

2. 在使用 ParallelStream 时，需要确保操作是线程安全的，否则可能会出现数据竞争等问题。

3. 在使用 ParallelStream 时，需要根据实际情况选择合适的并行度，过高或过低的并行度都可能会影响程序的性能。

相关问题

ParallelStream

ParallelStream是Java 8引入的一个方法，用于在流中进行并行处理。它可以将一个流分成多个子流，并在多个线程上并行处理这些子流。ParallelStream的源码中使用了ForkJoin线程池来进行任务的调度。具体实现类包括FindOps.FindOp、ForEachOps、MatchOps.MatchOp和ReduceOps.ReduceOp等。需要注意的是，并不是所有的parallelStream都会返回并行流，有些情况下可能仍然是由主线程顺序执行的，所以在使用parallelStream时需要特别注意。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Java8 并行流(parallelStream)原理分析及注意事项](https://blog.csdn.net/Clearlove_S7/article/details/130183990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Java8 并行流(parallelStream)原理分析及线程池线数设置](https://blog.csdn.net/qq_42651904/article/details/116357695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

parallelStream

`parallelStream()` 是 Java 8 中引入的 Stream API 中的一个方法，它可以让集合以并行的方式进行流式操作，提高处理大量数据的效率。

在串行流（`stream()`）中，每个元素都是按顺序处理的，流中的每个操作都是在单个线程上执行的。而在并行流（`parallelStream()`）中，元素会被分割成多个部分，每个部分会由不同的线程并行处理。这样可以充分利用多核 CPU 的优势，提高处理大量数据的效率。

例如，假设有一个包含大量元素的列表，可以使用 `parallelStream()` 方法来并行处理：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

list.parallelStream()
    .filter(n -> n % 2 == 0)
    .map(n -> n * n)
    .forEach(System.out::println);

在这个例子中，列表中的元素会被分割成多个部分，并行处理过滤和映射操作，最后输出结果。注意，使用并行流时，需要注意线程安全的问题。