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Java8的新特性parallelStream()的概念、对比线程优势与实战

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小马哥学JAVA
发布于 2024-03-10 09:10:19
发布于 2024-03-10 09:10:19
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概念:

parallelStream()Java 8 中新增的一个方法,它是 Stream 类的一种扩展,提供了将集合数据并行处理的能力。普通的 stream() 方法是使用单线程对集合数据进行顺序处理,而 parallelStream() 方法则可以将集合数据分成多个小块,分配到多个线程并行处理,从而提高程序的执行效率。

使用 parallelStream() 方法处理集合数据时,程序会自动将集合数据分成多个小块,然后将每个小块分配到一个线程上进行处理。处理完毕后,程序会将每个小块的处理结果合并起来生成最终的结果。这种方法可以有效地提高程序的执行效率,特别是在处理大量数据时,效果更为明显。

需要注意的是,使用 parallelStream() 方法并不是总能提高程序的执行效率,有时甚至可能导致程序的性能下降。这是因为并行处理需要消耗大量的系统资源,而且并不是所有的数据处理操作都适合使用并行处理。因此,在使用 parallelStream() 方法时,需要根据具体情况进行评估和调优。

总之,parallelStream() 方法是 Java 8 中非常实用的一个方法,可以将集合数据分成多个小块并行处理,从而提高程序的执行效率。但在使用时需要注意评估和调优,以确保程序的性能得到最大化的提升。

对比线程的优势:

parallelStream() 和多线程都可以用于实现并行处理,但它们在实现方式和使用场景上有所不同。

首先,

parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法,它是 Stream 类的一种扩展,提供了将集合数据并行处理的能力。parallelStream() 可以将集合数据分成多个小块,分配到多个线程并行处理,从而提高程序的执行效率。而多线程是一种更加通用的并行处理方式,它可以用于任何需要同时进行多个任务的场景。

其次,

parallelStream() 的使用方式比较简单,只需要将集合数据转换parallelStream(),然后使用 map()filter()reduce() 等方法进行数据处理即可。而多线程的使用则需要手动创建线程、管理线程池、实现线程同步等操作,相对较为繁琐。在某些场景下,多线程的使用可能比 parallelStream() 更加灵活,但对于一些简单的数据处理操作,parallelStream() 更加方便快捷。

第三,

parallelStream() 和多线程在性能上也有所不同。在处理大量数据时,parallelStream() 可以有效地提高程序的执行效率,因为它可以将集合数据分成多个小块,并行处理。而多线程的性能则取决于线程的数量、线程的实现方式、线程同步的开销等因素,需要进行详细的评估和优化。

综上所述,

parallelStream() 和多线程都是实现并行处理的方式,它们在实现方式、使用场景和性能上有所不同,需要根据具体情况进行选择和使用。一般来说,对于一些简单的数据处理操作,使用 parallelStream() 更加方便快捷;而对于复杂的并发场景,使用多线程可能更加灵活和可控。

实战代码:

parallelStream() 方法是 Java 8 中的一个新特性,它为集合类的数据处理提供了并行处理的能力。当集合数据量足够大时,使用 parallelStream() 可以有效地提高程序执行效率,这是因为其可以将集合数据分成多个小块,分配到多个线程中进行处理。

下面给出一些使用 parallelStream() 方法的实践与应用:

集合数据的筛选

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List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
List<String> filteredList = list.parallelStream()
                                 .filter(str -> str.length() > 5)
                                 .collect(Collectors.toList());

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行筛选,即只保留长度大于 5 的字符串。使用并行流处理可以提高程序的执行效率。

集合数据的转换

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List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> transformedList = list.parallelStream()
                                     .map(val -> val * val)
                                     .collect(Collectors.toList());

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行转换,即将集合中的每个元素平方后生成一个新的集合。使用并行流处理也可以提高程序的执行效率。

集合数据的归约

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int sum = IntStream.rangeClosed(1, 10_000_000)
                   .parallel()
                   .reduce(0, Integer::sum);

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行归约,即计算数值 1 到 10000000 的和。使用并行流处理可以更快地得到结果,因为它会将集合数据分成多个小块,分配到多个线程中进行处理。

需要注意的是,虽然使用 parallelStream() 可以提高程序的执行效率,但在使用时需要谨慎。并行流处理需要消耗大量的系统资源,并且在某些情况下可能会导致程序的性能下降。因此,在使用 parallelStream() 时,需要根据具体情况进行评估和调优。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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