Java8中的ParallelStreams

前言

并行编程势不可挡，Java从1.7开始就提供了Fork/Join 支持并行处理。java1.8 进一步加强。

并行处理就是将任务拆分子任务，分发给多个处理器同时处理，之后合并。

stream

Stream API

Java 8 引入了许多特性，Stream API是其中重要的一部分。区别 InputStream OutputStream，Stream API 是处理对象流而不是字节流。

执行原理如下，流分串行和并行两种执行方式

11_str

// 串行执行流
stream().filter(e -> e > 10).count();
// 并行执行流
.parallelStream().filter(e -> e > 10).count()

ParallelStreams执行原理

并行执行时，java将流划分为多个子流，分散在不同CPU并行处理，然后进行合并。

stream_performance_image1

并行一定比串行更快吗？这不一定，取决于两方面条件：

处理器核心数量，并行处理核心数越多自然处理效率会更高。
处理的数据量越大，优势越强。这也很好理解，比如十个人干一个人就能完成的活儿会比它自己干更便宜？

ParallelStreams注意事项

使用并行流时，不要使用collectors.groupingBy,collectors.toMap，替代为

collectors.groupingByConcurrent , collectors.toConcurrentMap，或直接使用串行流。

原因，并行流执行时，通过操作Key来合并多个map的操作比较昂贵。详细大家可以查看官网介绍。

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https://docs.oracle.com/javase/tutorial/collections/streams/parallelism.html#concurrent_reduction

Map<String, List<Person>> byGender = 
  roster
  	.stream()
  	.collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender));

ConcurrentMap<String, List<Person>> byGender =         
  roster
  	.parallelStream()
  	.collect(Collectors.groupingByConcurrent(Person::getGender));

ParallelStreams 默认使用 ForkJoinPool.commonPool()线程池。

注意：默认情况下，你写的 ParallelStreams 都是通过该线程池调度执行，整个应用程序都共享这个线程池。

看一个例子，我们查询一批新闻数据，可以利用并行化来处理远程新闻下载。


public List<News> queryNews(Stream<String> ids) {
     return ids.parallel()
            .map(this::getNews) // 网络操作，新闻下载
            .collect(toList());
}

因为是网络操作，存在很多不确定性，假如某个任务运行时间较长，导致线程池资源占据，阻塞其它线程，这样就阻止了其他的并行流任务正常进行。

如果解决这个问题的其中一种方式，进行线程池隔离。那么如何自定义并行流的线程池呢？

ForkJoinPool 构造参数我们默认设置为CPU核心数。

ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
long actualTotal = customThreadPool
  .submit(() -> roster.parallelStream().reduce(0, Integer::sum)).get();

针对 Stream API 一些局限性，Github上有个开源库做了补充。

https://github.com/pivovarit/parallel-collectors

总结

Java 1.8 提供的Stream API简化了代码，很好用。不过在使用过程中应该注意以上问题。

欢迎大家留言交流，一起学习分享！！！

文章目录

前言

Stream API

ParallelStreams执行原理

ParallelStreams注意事项

总结