Java8的Stream()与ParallelStream()的区别说明

Java8 Stream()与ParallelStream()区别

Stream

无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；

有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。

非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；

短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。

ParallelStream

对于ParallelStream，需要知道的是里面的执行是异步的，并且使用的线程池是ForkJoinPool.common，可以通过设置-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism = N来调整线程池的大小；

ParallelStream的作用

Stream具有平行处理能力，处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作，因此像以下的程式片段：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); 
numbers.parallelStream().forEach(System.out::println);

得到的展示顺序不一定会是1、2、3、4、5、6、7、8、9，而可能是任意的顺序。得到的结论就是parallelStream()每次执行的结果都不相同，与多线程程序中执行的结果类似。如果希望最后顺序是按照原来Stream的数据顺序，那可以调用forEachOrdered()。

例如：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); 
numbers.parallelStream().forEachOrdered(System.out::println);

你得到的展示顺序就是1、2、3、4、5、6、7、8、9。

Java8并行流parallelStream()和stream()的区别就是支持并行执行，提高程序运行效率。但是如果使用不当可能会发生线程安全的问题。

其他同类知识点：

1、Java集合Stream类filter的使用；

2、Java中的排序问题（Java8新特性 stream流、stream多字段排序）；

parallelStream与stream效率比较

结论

parallel线程不安全

parallel的效率，因为是多线程，默认线程数量是计算器处理器的数量

代码

public class StreamTest {
    @Test
    public void streamVs(){
        List<Integer> list1 = new ArrayList<>(10000);
        List<Integer> list2 = new ArrayList<>(10000);
        List<Integer> list3 = new ArrayList<>(10000);
        Lock lock = new ReentrantLock();
        IntStream.range(0, 10000).forEach(list1::add);
        IntStream.range(0, 10000).parallel().forEach(list2::add);
        IntStream.range(0, 10000).parallel().forEach(i -> {
            lock.lock();
            try {
                list3.add(i);
            }finally {
                lock.unlock();
            }
        });
        System.out.println("串行执行的大小：" + list1.size());
        System.out.println("并行执行的大小：" + list2.size());
        System.out.println("加锁并行执行的大小：" + list3.size());
    }
    @Test
    public void streamVs2(){
        List<Person> persons = constructPersons();
        doFor(persons);
        doStream(persons);
        doParallelStream(persons);
    }
    /**
     * 构造数据
     *
     * @return
     */
    public List<Person> constructPersons() {
        List<Person> persons = new ArrayList<Person>();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Person p = new Person(i, "name" + i, "sex" + i, i);
            persons.add(p);
        }
        return persons;
    }
    /**
     * for
     *
     * @param persons
     */
    public void doFor(List<Person> persons) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (Person p : persons) {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            //System.out.println(p.name);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("doFor cost:" + (end - start));
    }
    /**
     * 顺序流
     *
     * @param persons
     */
    public void doStream(List<Person> persons) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        persons.stream().forEach(x -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            //System.out.println(x.name);
        });
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("doStream cost:" + (end - start));
    }
    /**
     * 并行流
     *
     * @param persons
     */
    public void doParallelStream(List<Person> persons) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        persons.parallelStream().forEach(x -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
            //System.out.println(x.name);
        });
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("doParallelStream cost:" + (end - start));
    }
}
class Person {
    int    id;
    String name;
    String sex;
    float  height;
    public Person(int id, String name, String sex, float height) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.sex = sex;
        this.height = height;
    }
}

测试截图

串行执行的大小：10000

并行执行的大小：7219

加锁并行执行的大小：10000

doFor cost:5012
doStream cost:5073
doParallelStream cost:2013

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。