stream.parallel().forEach()的用法

stream.parallel().forEach()是Java 8中Stream API提供的一种并行流操作方式。它可以在多核处理器上同时执行任务，从而提高程序的执行效率。

具体用法如下：

1. 对于一个集合类型的数据，首先通过stream()方法获取到对应的Stream对象。

2. 调用parallel()方法将Stream对象转换为并行流对象。

3. 调用forEach()方法对每个元素进行操作，可以使用Lambda表达式或方法引用。

示例代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("hello", "world", "java", "stream");
list.parallelStream().forEach(System.out::println);

这段代码中，首先通过Arrays.asList方法创建一个包含4个字符串的List对象。然后调用parallelStream()方法将List对象转换为并行流对象。最后使用forEach()方法对每个元素进行输出操作，使用了方法引用System.out::println，输出结果为：

world
stream
hello
java

需要注意的是，并行流操作需要考虑线程安全和同步等问题，因此在使用时需要注意避免并发问题。

相关问题

方法1： public static <T> Stream<T> updateStream(Stream<T> streamA, Function<T,T> updateFunc) { return streamA.parallel() .flatMap(item -> Stream.of(updateFunc.apply(item))); } 方法2： public static <T> Stream<T> updateStream(Stream<T> streamA, Function<T,T> updateFunc) { Stream.Builder<T> builder = Stream.builder(); streamA.parallel().forEach(item -> builder.add(updateFunc.apply(item))); return builder.build(); } 这两个方法哪个性能更好

性能好坏的评判标准很多，不同的场景下会有不同的表现。对于这两个方法，它们都是使用并行流对原始 Stream 中的每个元素应用 `updateFunc` 函数进行处理，并返回一个新的 Stream 对象。它们的不同之处在于，方法1 使用了 `flatMap()` 方法将处理后的结果合并为一个新的 Stream 对象，而方法2 使用了 `Stream.Builder` 类型的对象来手动构建新的 Stream 对象。

对于方法1，使用 `flatMap()` 方法可以将处理后的结果合并为一个新的 Stream 对象，从而避免了手动构建新的 Stream 对象的过程。但是，由于 `flatMap()` 方法会将每个元素映射为一个 Stream，然后将这些 Stream 合并为一个新的 Stream，因此在处理大量元素时，可能会导致内存占用过高，从而影响性能。

对于方法2，使用 `Stream.Builder` 类型的对象来手动构建新的 Stream 对象，可以避免 `flatMap()` 方法合并 Stream 的过程，从而减少内存占用，提高性能。但是，由于手动构建 Stream 对象需要额外的代码，因此可能会稍微降低代码的可读性和可维护性。

综合来看，如果需要处理大量元素，尤其是在内存资源有限的环境下，使用方法2 可能会更好；而如果处理的元素数量较少，或者需要更简洁、易读的代码，使用方法1 可能更为适合。

tempOrgIdList.stream().parallel().forEach

对于这段代码，它使用了Java 8的流API来处理`tempOrgIdList`列表中的元素。`stream()`方法将列表转换为一个流，使得我们可以对其进行一系列的操作。

在这段代码中，`parallel()`方法被调用来将流转换为一个并行流。这意味着流中的元素将会被并行处理，以提升处理速度。

最后，`forEach()`方法被调用来对流中的每个元素执行一个操作。这个操作可以是一个Lambda表达式或者一个方法引用。在这个例子中，它用于并行地对每个元素执行一些操作。

需要注意的是，并行处理并不总是比串行处理更快。它在某些情况下可以提高性能，但也可能会引入额外的开销。因此，在决定是否使用并行流时，需要根据具体情况进行评估和测试。