流水成行，天下大同——parallelStream并行流的高效应用

在Java 8中，stream可以将一个普通的list转化为流，然后就可以使用类似于管道的方式对list进行操作。parallelStream是stream的并行版本，它允许您在多核计算机上并行处理数据，从而提高处理速度。

parallelStream的应用技巧

1. 选择合适的数据结构

parallelStream对数据结构有一定的要求，并不是所有数据结构都适合并行处理。一般来说，数组和List是最适合并行处理的数据结构，因为它们可以被均匀地分割成多个部分，以便在不同的线程上并行处理。而像Set和Map这样的数据结构就不适合并行处理，因为它们无法被均匀地分割。

2. 尽量使用无状态的操作

并行流中的操作尽量不要有状态，因为有状态的操作可能会导致线程安全问题。例如，以下代码就会导致线程安全问题：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b);

这是因为reduce操作是有状态的，它需要维护一个累加器来累加每个元素。当多个线程同时执行reduce操作时，可能会导致累加器出现竞争条件，从而导致错误的结果。

3. 控制并行度

parallelStream的并行度是指同时执行任务的线程数。并行度可以影响parallelStream的性能。如果并行度太高，可能会导致线程竞争和性能下降。如果并行度太低，则无法充分利用多核计算机的优势。

一般来说，parallelStream的并行度可以设置为与计算机的内核数相同。但是，在某些情况下，您可能需要调整并行度以获得更好的性能。例如，如果您正在处理大量的数据，则可以将并行度设置为高于内核数。

4. 使用fork-join框架

fork-join框架是Java 8中引入的一种并行编程框架，它可以帮助您更轻松地编写并行程序。parallelStream是fork-join框架的一部分，您可以使用fork-join框架来控制parallelStream的并行度和执行顺序。

parallelStream的常见踩坑点

1. 并发修改异常

并发修改异常是parallelStream中最常见的踩坑点之一。并发修改异常是指在对集合进行并行处理时，集合的内容被修改了。这会导致parallelStream出现错误的结果。

为了避免并发修改异常，您需要确保在并行处理集合时，集合的内容不会被修改。您可以使用Collections.unmodifiableList()方法来创建一个不可变的集合，也可以使用synchronized块来同步对集合的访问。

2. 线程安全问题

线程安全问题是另一个常见的踩坑点。线程安全问题是指多个线程同时访问共享数据时，导致数据出现不一致的情况。

为了避免线程安全问题，您需要确保在并行处理数据时，数据是线程安全的。您可以使用synchronized块来同步对数据的访问，也可以使用并发集合类，如ConcurrentHashMap。

3. 性能下降

parallelStream可能会导致性能下降。这是因为并行处理数据需要额外的开销，例如创建线程、调度任务等。因此，在使用parallelStream时，您需要权衡并行处理的收益和开销。

如果您正在处理少量的数据，则parallelStream可能不会带来明显的性能提升。在这种情况下，您应该使用串行流。如果您正在处理大量的数据，则parallelStream可能会带来明显的性能提升。

总结

parallelStream是一种强大的工具，可以帮助您提高程序的性能。但是，在使用parallelStream时，您需要注意一些常见