parallelStream() 如何操作100W的List

parallelStream() 是Java 8 中引入的一个方法，它可以将一个集合转换为并行流，从而实现并行处理集合中的元素。使用 parallelStream() 可以充分利用多核处理器的优势，提高处理大量数据的效率。

如果你有一个包含100万个元素的List，你可以使用 parallelStream() 来并行处理这个List。下面是一个示例代码：

List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 假设已经将100万个元素添加到list中

list.parallelStream()
    .forEach(element -> {
        // 对每个元素进行处理
        // 这里可以写你想要的操作
    });

在上面的代码中，我们使用 parallelStream() 方法将 list 转换为并行流，并使用 forEach() 方法对每个元素进行处理。你可以在 forEach() 方法中编写你想要的操作。

需要注意的是，并行流的处理顺序是不确定的，因为它会将任务分配给多个线程并行执行。如果你需要保持元素的顺序，可以考虑使用其他方法，比如使用 forEachOrdered() 方法。

另外，使用 parallelStream() 并不一定能够提高性能，它适用于需要对大量数据进行处理的情况。在某些情况下，串行处理可能更加高效。因此，在使用 parallelStream() 时，建议先进行性能测试和评估。

相关问题

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。

parallelStream 5000个list

parallelStream方法可以充分利用CPU核数，提高处理效率。根据引用中的数据，使用parallelStream相比没有使用parallelStream，在处理5000个元素的情况下可以显著提高性能。但需要注意的是，使用parallelStream并不总是能够提高性能，特别是在数据量较小的情况下，甚至可能会导致性能下降。根据引用中的示例，当数据量在十万、百万以上时，三者的性能差别不是很大，但是使用parallelStream可以充分利用CPU核数，进一步提高效率。