Java8 parallelStream并行流

IT那活兒發(fā)布于2023-01-11 13:19 / 603人閱讀

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一

背景介紹

在我們開發(fā)的過(guò)程中，會(huì)遇到數(shù)據(jù)處理的情況，那么經(jīng)常會(huì)用到for循環(huán)、java8的流處理等。

對(duì)于小數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)，for循環(huán)已經(jīng)滿足了需求，但是對(duì)于大數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)，for循環(huán)在處理數(shù)據(jù)的效率上就已經(jīng)顯得非常吃力。

在java8的流處理中有這么一個(gè)方法：parallelStream。初次接觸就發(fā)現(xiàn)這個(gè)方法處理大數(shù)據(jù)時(shí)非常好用，下面就來(lái)分享一下使用詳情。

二

對(duì)比結(jié)果

我們用幾組數(shù)據(jù)對(duì)比一下for循環(huán)，java8 stream和 parallelStream處理數(shù)據(jù)的耗時(shí)。

For循環(huán)

Java8 stream和parallelStream

從上圖我們可以看出，在相同的數(shù)據(jù)下，增強(qiáng)型for循環(huán)用時(shí)最長(zhǎng)；java8 stram耗時(shí)次之，java8 parallelStream耗時(shí)最短。Stream在寫法上較for循環(huán)精練很多，并且效率上也有相應(yīng)的提升。而parallelStream其實(shí)是Stream的升級(jí)版，stream是串行操作，而parallelStream支持并行操作，從而提高程序運(yùn)行效率。

三

深入了解

Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并發(fā)執(zhí)行能力。研究源碼（這里就不細(xì)說(shuō)源碼了），通過(guò)paralleStream的foreach我們找到ForEachTask 類，我們可以用圖形解釋一下其所繼承/實(shí)現(xiàn)的類之間的關(guān)系。

相信經(jīng)常使用線程的朋友看到這里基本我們理解到paralleStream的原理了，其使用到future來(lái)合并多線程異步結(jié)果。

正如fork/join框架的思想，這里我用圖形簡(jiǎn)單描述一下。

Fork/Join框架的基本思想就是將一個(gè)大任務(wù)分解（Fork）成一系列子任務(wù)，子任務(wù)可以繼續(xù)往下分解，當(dāng)多個(gè)不同的子任務(wù)都執(zhí)行完成后，可以將它們各自的結(jié)果合并（Join）成一個(gè)大結(jié)果，最終合并成大任務(wù)的結(jié)果，即第一步是拆分，第二步是分開運(yùn)算，第三步是合并。

這樣我們就清楚了paralleStream效率提升的密碼了。