好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Java Stream API 高级用法：并行流”专场！我是你们的老朋友，代码界的段子手，Bug 终结者——BugKiller！😎
今天咱们不讲那些枯燥乏味的理论，咱们要用最通俗易懂的语言，最生动形象的例子，把 Java 并行流的神秘面纱彻底揭开。保证让你听得懂，学得会，用得上，甚至还能拿出去吹个牛皮！
一、并行流：让你的代码飞起来！🚀
想象一下，你正在厨房做饭，要做一大桌子菜，招待亲朋好友。如果你一个人吭哧吭哧地切菜、炒菜、洗碗，估计得累个半死，而且客人早就饿得前胸贴后背了。
但如果你有几个帮手，大家分工合作，有人切菜，有人炒菜，有人洗碗，效率是不是瞬间提高？客人们也能更快地享受到美味佳肴？
Java 并行流就相当于你的这些帮手！它能把一个大的任务分解成多个小任务，分配给多个 CPU 核心同时执行，从而大大提高程序的运行速度。
1. 什么是并行流？
简单来说，并行流就是利用多线程来处理数据集合的流。它继承了 Stream API 的所有优点，比如简洁、灵活、易于使用，同时又拥有了并行处理的能力。
2. 并行流 vs. 串行流
- 串行流 (Sequential Stream): 就像你一个人做饭，按部就班，一个步骤一个步骤地执行。
- 并行流 (Parallel Stream): 就像你和你的帮手一起做饭，多个步骤同时进行。
3. 什么时候该用并行流？
- 数据量大: 当你需要处理大量数据时，并行流的优势才能体现出来。
- 计算密集型任务: 当你的任务需要大量的 CPU 计算时，并行流可以充分利用多核 CPU 的性能。
- 任务之间相互独立: 并行流适合处理那些任务之间没有依赖关系，可以独立执行的任务。
二、并行流的创建与使用：So Easy! 🍰
Java 提供了两种创建并行流的方式：
1. 从集合创建：collection.parallelStream()
这是最简单也是最常用的方式。只需要在你的集合对象上调用 parallelStream() 方法，就能得到一个并行流。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 创建并行流
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream();
// 使用并行流计算所有数字的和
int sum = parallelStream.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum); // 输出：Sum: 552. 从流创建：stream.parallel()
如果你已经有一个串行流，也可以通过调用 parallel() 方法将其转换为并行流。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve");
// 创建串行流
Stream<String> sequentialStream = names.stream();
// 将串行流转换为并行流
Stream<String> parallelStream = sequentialStream.parallel();
// 使用并行流打印所有名字
parallelStream.forEach(System.out::println);注意：
parallel()方法是一个中间操作，它不会立即执行任何操作。- 并行流在内部使用 ForkJoinPool 来管理线程。
三、并行流的常见操作：和串行流一样用！👍
并行流支持 Stream API 的所有操作，比如 filter(), map(), reduce(), forEach() 等等。
1. filter()：过滤数据
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 使用并行流过滤出所有偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Even numbers: " + evenNumbers); // 输出：Even numbers: [2, 4, 6, 8, 10]2. map()：转换数据
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
// 使用并行流将所有名字转换为大写
List<String> upperCaseNames = names.parallelStream()
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Upper case names: " + upperCaseNames); // 输出：Upper case names: [ALICE, BOB, CHARLIE]3. reduce()：聚合数据
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 使用并行流计算所有数字的乘积
int product = numbers.parallelStream()
.reduce(1, (a, b) -> a * b);
System.out.println("Product: " + product); // 输出：Product: 1204. forEach()：遍历数据
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
// 使用并行流打印所有名字
names.parallelStream().forEach(System.out::println);四、并行流的性能考量：不是银弹！ ⚠️
虽然并行流可以提高程序的运行速度，但它并不是万能的。在某些情况下，使用并行流反而会降低程序的性能。
1. 开销问题
- 线程创建和管理: 并行流需要在内部创建和管理多个线程，这会带来一定的开销。
- 数据分割和合并: 并行流需要将数据分割成多个小块，然后将结果合并起来，这也会带来一定的开销。
2. 数据竞争问题
当多个线程同时访问和修改共享数据时，可能会出现数据竞争问题，导致程序出现错误。
3. 任务大小问题
如果任务太小，并行处理的开销可能会超过收益，导致程序的性能反而下降。
4. 硬件限制
并行流的性能受到 CPU 核心数的限制。如果你的 CPU 只有两个核心，那么并行流的性能提升可能不会很明显。
表格总结：并行流的优缺点
| 特性 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 性能 | 可以提高程序的运行速度，尤其是在处理大量数据时 | 可能会降低程序的性能，尤其是在任务太小或数据竞争严重时 |
| 复杂性 | 使用简单，易于理解 | 需要考虑线程安全问题，避免数据竞争 |
| 适用场景 | 数据量大、计算密集型、任务之间相互独立 | 任务太小、数据竞争严重、CPU 核心数少 |
五、并行流的注意事项：小心驶得万年船！ 🚢
1. 避免共享可变状态
在并行流中使用 forEach() 等操作时，要尽量避免修改共享的可变状态，否则可能会导致数据竞争问题。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 错误的做法：修改共享变量
int[] sum = {0}; // 共享变量
numbers.parallelStream().forEach(n -> sum[0] += n);
System.out.println("Sum: " + sum[0]); // 结果不确定
// 正确的做法：使用 reduce()
int sum2 = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum2); // 输出：Sum: 152. 使用线程安全的数据结构
如果需要在并行流中修改数据，应该使用线程安全的数据结构，比如 ConcurrentHashMap，ConcurrentLinkedQueue 等。
3. 测试和基准测试
在使用并行流之前，一定要进行充分的测试和基准测试，以确保程序的性能确实得到了提升。
六、实战演练：让代码说话！ 🗣️
咱们来做一个简单的实战演练，使用并行流来计算 1 到 1000000 的所有素数的个数。
import java.util.stream.IntStream;
public class PrimeNumberCounter {
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 使用并行流计算素数个数
long primeCount = IntStream.rangeClosed(2, 1000000)
.parallel()
.filter(PrimeNumberCounter::isPrime)
.count();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Prime count: " + primeCount);
System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + " ms");
}
// 判断一个数字是否为素数
public static boolean isPrime(int number) {
return IntStream.rangeClosed(2, (int) Math.sqrt(number))
.noneMatch(i -> number % i == 0);
}
}你可以分别使用串行流和并行流来运行这段代码，比较一下它们的运行时间。你会发现，使用并行流可以大大提高程序的运行速度。
七、总结：并行流，用好是神器，用不好是坑！ 坑！ 坑！ 🕳️
今天咱们一起学习了 Java 并行流的基本概念、创建方式、常见操作、性能考量和注意事项。希望大家能够掌握这些知识，并在实际开发中灵活运用。
记住，并行流不是银弹，它有自己的适用场景和局限性。在使用并行流之前，一定要进行充分的评估和测试，确保它能够真正提高程序的性能。
好了，今天的讲座就到这里。感谢大家的收听！希望大家以后写代码的时候，也能像并行流一样，又快又好！我们下期再见！ 拜拜！ 👋