java11 parallelStream

Java 8引入了`parallelStream`方法，它允许我们在集合上进行并行操作。在Java 11中，`parallelStream`方法的底层实现是`ForkJoinPool`线程池。这个线程池是所有并行流共享的，并且线程数量与CPU核心数一致。当我们使用`parallelStream`方法时，任务会被分成多个子任务，并在多个线程上并行执行。需要注意的是，由于线程池是全局共享的，所以我们应尽量避免在`parallelStream`中执行阻塞任务，以免影响到整个系统中其他的`parallelStream`任务的执行。只有当所有任务都执行完毕时，线程（调用线程）才会继续往下执行。

相关问题

java stream parallelStream

Java 中的 Stream 是一种用于处理集合数据的抽象概念。它提供了一种流式处理数据的方式，可以进行各种操作，如过滤、映射、排序等。Stream API 提供了两种类型的流：Stream 和 ParallelStream。

Stream 是顺序流，它在单个线程上按顺序处理元素。而 ParallelStream 是并行流，它可以在多个线程上同时处理元素，从而加速处理过程。

使用 parallelStream 可以让 Stream 的操作并行执行，从而提高处理大量数据时的效率。在一些需要处理大型数据集的场景中，使用 parallelStream 可以充分利用多核处理器的优势，并发地执行操作。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 parallelStream：

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

// 使用 parallelStream 并行计算元素的平方
List<Integer> squares = numbers.parallelStream()
                              .map(n -> n * n)
                              .collect(Collectors.toList());

上述代码中，我们创建了一个包含整数的列表 numbers。然后使用 parallelStream 方法将列表转换为并行流，并使用 map 方法计算每个元素的平方。最后，使用 collect 方法将结果收集到一个新的列表 squares 中。

注意，虽然使用 parallelStream 可以加速处理过程，但并不是所有情况都适合并行化。在某些情况下，并行化可能会带来额外的开销或导致错误的结果。因此，在使用 parallelStream 时，需要仔细考虑使用场景，并评估是否适合并行化处理。

java的parallelStream

Java的parallelStream是Java 8中引入的一个并行流（Parallel Streams）API。它是Stream API的一种扩展，用于在多核处理器上并行地执行流操作。

在使用普通的串行流（Sequential Streams）时，流操作是按顺序依次执行的。而当你使用parallelStream时，Java会自动将数据分成多个小块，并在多个线程上并行地执行流操作。这样可以利用多核处理器的优势，提高处理大量数据的效率。

要使用parallelStream，你可以将它应用于集合类（如List、Set等）或数组，然后使用流操作进行数据处理。例如：

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

// 使用parallelStream并行计算元素总和
int sum = numbers.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum();

需要注意的是，并行流不适用于所有场景。在某些情况下，它可能会带来额外的开销，并且可能不会带来性能的提升。因此，在使用parallelStream时，你需要仔细评估你的代码和数据集合的特点，以确定是否适合使用并行流。

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