stream.parallel().map()和stream.map()相比较的好处

Java 8 中的 Stream API 提供了两种不同的方式来处理流中的元素：`parallel()` 和 `map()`。`parallel()` 方法允许我们将流的处理分布到多个线程中执行，从而提高处理效率。而 `map()` 方法则允许我们将流中的元素映射到另一个值或对象上。

`stream.parallel().map()` 相比 `stream.map()` 的好处是可以在多个线程中并行处理流中的元素，从而在处理大量数据时能够更快地完成任务。这种并行处理方式可以充分利用多核 CPU 的性能，提高程序的运行效率。

需要注意的是，在使用 `parallel()` 方法时需要考虑到线程安全的问题，因为多个线程同时访问同一个变量可能会导致不可预期的结果。因此，在使用 `parallel()` 方法时需要确保对共享变量的访问是线程安全的。

相关问题

stream.parallel().map()

这段代码使用了 Java 8 中的 Stream API，并且使用了 parallel() 方法将该流转换为并行流。接着使用 map() 方法对流中的元素进行映射操作，并返回一个新的流。由于是并行流，因此映射操作会被分配给多个线程并行执行，从而提高程序的执行效率。需要注意的是，使用并行流并不一定能够提高程序的执行效率，具体效果还需要根据具体情况来评估。

Stream.parallel().collect(Collectors.groupingBy(keys))处理如何保证顺序

在并行流中，每个元素都会被分配到不同的线程中处理，因此处理的顺序可能是乱序的。在使用 `Collectors.groupingBy()` 方法时，虽然我们可以指定用哪个属性作为分组依据，但是无法保证每个组内的元素顺序。

如果需要保证顺序，可以使用 `Collectors.collectingAndThen()` 方法对 `Collectors.groupingBy()` 的结果进行封装。具体来说，可以使用 `LinkedHashMap` 作为结果容器来保留元素插入的顺序，然后再使用 `Collectors.toList()` 将每个组内的元素存储为列表。示例如下：

Map<String, List<String>> result = Stream.of("a", "b", "c", "aa", "bb", "cc")
        .parallel()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                s -> s.substring(0, 1),
                Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.toList(),
                        l -> l.stream().sorted().collect(Collectors.toList())
                )
        ));
System.out.println(result);

输出结果为：

{a=[a, aa], b=[b, bb], c=[c, cc]}

可以看到，每个组内的元素按照字典序排列，并且组的顺序与原始流中的顺序一致。