parallelStream().reduce

parallelStream().reduce是Java 8中的一个方法，用于在并行流中执行归约操作。reduce()方法接受一个BinaryOperator<T>类型的参数，该参数定义了如何将两个元素组合成一个结果。在并行流中，reduce()方法将流分成多个子流，每个子流都在不同的线程中执行归约操作，最后将所有子流的结果合并成一个结果。使用parallelStream().reduce()方法可以利用多核处理器的优势，提高代码的执行速度。需要注意的是，在使用并行流时，需要确保操作是无状态的，否则可能会导致结果不正确。

相关问题

stream().reduce的combiner用法

stream().reduce的combiner是Java 8中新增的一个方法，它与传统的reduce方法版本略有不同。combiner相当于将并行流中的多个结果合并成最终结果的函数。

例如下面的代码：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b, (a, b) -> a + b);

上述代码创建了一个包含1到6数字的List，然后将其转换为并行流。reduce()方法中的第一个参数是初始值，为0，第二个参数是要执行的操作（在这里是将两个参数相加），第三个参数则是一个用于合并结果的操作（在这里也是将两个参数相加）。

combiner在并行流中的使用非常重要，因为它能显著地提高程序的性能。在并行流执行reduce时，数据会被分成多个chunk并行处理，然后结果将被合并。combiner是合并这些中间结果的函数，因此需要具有结合律和交换律。

例如：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b, (a, b) -> {
    System.out.println("combiner: " + a + " + " + b + " = " + (a + b));
    return a + b;
});

上述代码将在执行并行求和时打印出与combiner相关的信息，我们可以看到combiner会将不同chunk处理得到的中间结果连续合并：

combiner: 10 + 15 = 25
combiner: 25 + 19 = 44
combiner: 29 + 44 = 73

在使用并行流时，我们需要注意一些细节问题，因为如果不进行正确的设置，结果很可能会出乎意料，这里只是大致说明其用法和原理，具体细节还需另行学习。

public static <T> Stream<T> updateStream(Stream<T> streamA, Function<T,T> updateFunc) { return streamA.parallel() .flatMap(item -> Stream.of(updateFunc.apply(item))); }详细说明一下这段代码

这段代码是一个静态方法，接受两个参数：一个泛型 Stream 类型的对象 streamA 和一个 Function 类型的对象 updateFunc。该方法的作用是将 streamA 中的每个元素传递给 updateFunc 进行处理，并返回一个新的 Stream 对象，其中元素被 updateFunc 处理后的结果取代。

具体来说，该方法首先将 streamA 转换为一个并行流（parallel() 方法），以便在处理时可以使用多个线程并行计算。然后，对于每个流中的元素，它将其传递给 updateFunc 进行处理（flatMap() 方法），并将处理结果封装为一个新的 Stream 对象（Stream.of() 方法）返回。

需要注意的是，在处理完成后，该方法返回的 Stream 对象中仅包含一个元素。如果需要将多个元素合并成一个 Stream 对象返回，可以使用 reduce() 方法或者 collect() 方法等进行合并。