parallelStream拆分任务

`parallelStream()` 是 Java 8 引入的一个高级功能，它允许你在集合上执行并行流操作。这个方法会将原始的任务拆分成多个子任务，并在多核处理器上并发地执行，提高了处理大数据集的效率。

当你调用 `stream().parallel()` 或 `collect(Collectors.parallel())` 时，JDK 的 Stream API 将底层的迭代过程转化为一个可以在后台线程池中并行执行的工作流。这样可以显著减少单线程下的计算时间，尤其是在处理大量元素时。

例如：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = numbers.parallelStream()
                          .map(x -> x * x)
                          .collect(Collectors.toList());

在这个例子中，计算每个数字的平方任务被并行执行，而不是按顺序逐个完成。注意，为了获得真正的好处，需要保证操作是可以并行化的，即它们之间没有依赖或副作用。

然而，需要注意的是，并非所有操作都适合并行化，因为过多的上下文切换可能会引入额外的开销。此外，对于小规模的数据，开启并行可能会带来性能下降，因为并行化带来的开销超过了实际提升。

相关问题

parallelStream并发安全

引用[1]中提到了关于parallelStream的线程安全性的讨论。根据这些讨论，parallelStream并不是线程安全的。也就是说，在使用parallelStream时，如果进行了非原子操作，是需要进行额外的线程安全措施的，比如加锁。这是因为parallelStream使用了ForkJoinPool来进行并行处理，而ForkJoinPool是基于fork/join框架的，它会将任务拆分成多个子任务并使用多个线程来处理。因此，如果在parallelStream中进行了非原子操作，可能会导致线程安全问题。引用[2]中提到了parallelStream使用ForkJoinPool来进行并行处理的机制。引用[3]中也提到了parallelStream的并发执行能力，但同时也指出了如果使用不当，很容易陷入误区。所以，在使用parallelStream时，需要注意线程安全性，并根据具体情况进行适当的线程安全措施。

parallelStream().forEach

这是Java 8中的一个并行流（parallel stream）操作，它可以将一个集合或数组等数据源拆分成多个子任务，并行处理这些子任务来提高处理效率。而forEach则是一个终端操作，用于对每个元素执行指定的操作。在使用parallelStream().forEach时，会将所有元素按照一定的规则拆分成多个任务，然后并行执行这些任务来对每个元素执行forEach中指定的操作。需要注意的是，使用并行流时需要注意线程安全问题。