parallelStream是Java中基于Fork/Join框架的并行流處理工具，通過調(diào)用集合的parallelStream()方法實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)拆分與多線程執(zhí)行，適用于大數(shù)據(jù)量、無狀態(tài)、CPU密集型操作，如對(duì)大列表進(jìn)行并行過濾、映射或聚合計(jì)算可顯著提升性能；使用時(shí)需注意避免共享可變狀態(tài)以防止線程安全問題，確保操作滿足結(jié)合律以保證結(jié)果正確性，小數(shù)據(jù)集不推薦使用以免開銷大于收益，必要時(shí)可通過自定義ForkJoinPool調(diào)整并行度以優(yōu)化資源利用。

在Java中，parallelStream 是一種簡(jiǎn)單高效的方式，用于對(duì)集合進(jìn)行并行處理，充分利用多核CPU提升性能。它基于Fork/Join框架實(shí)現(xiàn)，能自動(dòng)將任務(wù)拆分到多個(gè)線程中執(zhí)行。

什么是parallelStream

parallelStream是Collection接口提供的一個(gè)方法，用于創(chuàng)建一個(gè)支持并行操作的流。與stream()不同，parallelStream()會(huì)將后續(xù)的中間和終端操作盡可能地并行執(zhí)行。

例如，對(duì)一個(gè)大列表進(jìn)行過濾、映射或聚合操作時(shí)，使用parallelStream可以顯著減少執(zhí)行時(shí)間。

基本使用方式

調(diào)用集合的 parallelStream() 方法即可開啟并行處理：

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List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
<p>int sum = numbers.parallelStream()
.mapToInt(x -> x * x)
.sum();</p><p>System.out.println("平方和: " + sum);</p>

上述代碼會(huì)并行計(jì)算每個(gè)元素的平方，然后匯總求和。底層由ForkJoinPool.commonPool()提供線程支持。

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適用場(chǎng)景與注意事項(xiàng)

parallelStream適合處理大量數(shù)據(jù)且操作無狀態(tài)、無依賴的情況。以下是一些關(guān)鍵點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)量要足夠大：小集合并行反而更慢，因拆分和合并有開銷
• 避免共享可變狀態(tài)：多個(gè)線程同時(shí)修改同一變量會(huì)導(dǎo)致線程安全問題
• 操作應(yīng)為CPU密集型：IO操作或阻塞任務(wù)不適合用parallelStream
• 結(jié)果一致性：如reduce操作需滿足結(jié)合律（如加法、乘法）

錯(cuò)誤示例：并發(fā)修改ArrayList

List<Integer> result = new ArrayList<>();
numbers.parallelStream().forEach(result::add); // 危險(xiǎn)！非線程安全

正確做法是使用collect或線程安全容器。

性能調(diào)優(yōu)建議

若默認(rèn)并行度不夠或過高，可手動(dòng)設(shè)置ForkJoinPool的并行度：

ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
customPool.submit(() -> 
    numbers.parallelStream().forEach(System.out::println)
).get();
</font>

以上就是在Java中如何使用parallelStream實(shí)現(xiàn)集合并行處理的詳細(xì)內(nèi)容，更多請(qǐng)關(guān)注php中文網(wǎng)其它相關(guān)文章！