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。

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内部能否继续使用parallelStream

`parallelStream()` 是 Java 8 引入的一种流(Stream)操作，它返回一个新的并行流，这个流可以同时在多个处理器核心上进行元素处理。关于你提到的是否可以在 `parallelStream()` 内部继续使用 `parallelStream()`，答案是可以的。

当你对一个并行流应用 `parallelStream()`，新生成的流会继续保持并行特性，这意味着它可以进一步分解任务并行地处理。然而，需要注意的是，连续多次的 `parallelStream()` 可能不会带来额外的并行性能提升，因为最初的并行化已经完成。此外，过度的并行化可能会导致资源竞争和开销增加。

例如：

List<Integer> numbers = ...;
numbers.parallelStream()
       .map(x -> x * 2)
       .filter(even -> even % 2 == 0)
       .parallelStream() // 这里并不会创建额外的线程，只是保持并行结构
       .forEach(System.out::println);

在这个例子中，第一级 `parallelStream()` 开启了并行计算，后续的操作链依然可以利用原有的并行结构。