parallelStream并行流

parallelStream是Java 8中引入的一种并行流，可以在多个线程上同时执行流操作，从而提高程序的执行效率。

与普通的Stream相比，parallelStream可以通过调用parallel()方法将流转换为并行流，从而实现并行处理。例如：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum();

在上面的代码中，我们将一个List转换为并行流，并使用mapToInt()方法将流中的元素映射为int类型，最后使用sum()方法求和。

需要注意的是，并行流并不是在所有情况下都比普通流更快。在某些情况下，由于线程切换等额外开销，使用并行流反而会降低程序的执行效率。因此，在使用并行流时需要根据具体情况进行评估和选择。

相关问题

parallelStream并行流 速度上不来

parallelStream是Java 8引入的一个特性，它提供了一种方式来并行执行流（Stream）操作。parallelStream能够利用多核处理器的优势，将数据分割成多个块，然后在不同的线程上并行处理这些块。处理完毕后，再将结果合并。理论上，当处理大量数据时，parallelStream可以提高程序的执行速度，因为它允许并行处理。

然而，在实际应用中，parallelStream的速度并不总是显著提升，甚至有时候可能没有达到预期效果，这可能由以下几个因素导致：

1. 数据量不够大：并行流处理最有利的情况是处理大量数据。如果数据量太小，线程管理的开销可能会超过并行处理带来的性能提升。

2. 数据处理本身不耗时：如果流中的每个元素处理起来非常快，那么并行处理的时间开销（如任务分割和结果合并）可能会掩盖其带来的好处。

3. 数据集无法有效分割：如果数据集无法均匀分割或者分割后的每个部分大小不一，那么可能会导致线程之间的工作负载不均衡，造成线程争用和等待。

4. I/O密集型操作：如果流操作中包含大量的I/O操作（如从网络或磁盘读取数据），那么并行流可能不会带来太大的性能提升，因为I/O操作往往是瓶颈。

5. 错误的并行策略：不当的并行策略，比如过多的线程数，可能会导致资源竞争和上下文切换开销增大，从而降低性能。

为了充分利用parallelStream的性能，开发者需要根据具体的应用场景来权衡利弊，可能还需要通过基准测试来调整并行度和任务分割策略。

parallelStream并行流，main会帮助子线程抛出异常

在Java中，如果在并行流中使用`parallelStream`，则主线程不会捕获子线程中的异常。相反，异常会被包装在`CompletionException`中，然后被抛出。这是因为并行流中的任务会在多个线程中并行执行，因此异常会在子线程中抛出，而主线程无法捕获这些异常。

如果您要处理并行流中的异常，可以使用`try-catch`块捕获`CompletionException`并使用`getCause()`方法获取原始的异常。您还可以使用`exceptionally`方法在流中处理异常，例如：

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

numbers.parallelStream()
       .map(n -> n / 0) // Causes an ArithmeticException
       .map(n -> n + 1) // This line will not be executed
       .exceptionally(ex -> {
           System.out.println("Caught exception: " + ex.getCause());
           return 0;
       })
       .forEach(System.out::println);

在这个例子中，`map(n -> n / 0)`会抛出一个`ArithmeticException`，因为它试图将每个数字除以0。由于我们使用`parallelStream`，这个异常会被包装在`CompletionException`中并抛出。我们使用`exceptionally`方法处理这个异常，并在控制台上打印出错误消息，然后返回0，以避免后续的操作抛出异常。