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

Java 8 中的并行流(Stream.parallel())可以在多个线程中同时处理数据，因此在使用并行流时无法保证处理的顺序。如果需要保证顺序，则可以在使用并行流之前使用sequential()方法将其转换为顺序流，然后再使用groupingBy()方法进行分组操作。

示例代码：

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e", "f");
Map<Integer, List<String>> result = list.parallelStream()
        .sorted()
        .sequential() // 将并行流转换为顺序流
        .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

在上面的示例中，使用parallelStream()方法将列表转换为并行流，然后使用sorted()方法对元素进行排序。接着使用sequential()方法将并行流转换为顺序流，最后使用groupingBy()方法对元素进行分组操作，得到一个按照字符串长度分组的Map。由于在使用sequential()方法之后，流已经变成了顺序流，因此在使用groupingBy()方法进行分组操作时，保证了元素的顺序。