深入剖析Java 8的Stream并行原理，加速你的程序！
大家好，我是小米，在本期技術(shù)分享中，我將為大家詳細(xì)介紹JDK1.8中的Stream以及它的并行操作原理。Stream是Java 8引入的一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具，可以讓我們以一種簡潔、高效的方式對集合數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和處理。接下來，我們來逐一探討Stream的相關(guān)內(nèi)容。
Stream
Stream是Java 8引入的一個新的抽象概念，它可以看作是對集合數(shù)據(jù)的一種高級抽象。Stream提供了一套豐富的操作方法，可以對集合數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、映射、排序、聚合等處理。
Stream具有以下優(yōu)點(diǎn)：
簡潔：使用Stream可以用更少的代碼實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作，提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。
高效：Stream的操作可以進(jìn)行延遲執(zhí)行和短路操作，只處理需要的數(shù)據(jù)，避免了不必要的計(jì)算。
并行化：Stream提供了并行處理的支持，可以利用多核處理器的優(yōu)勢，提高處理速度。
然而，Stream也有一些缺點(diǎn)：
學(xué)習(xí)成本：對于剛接觸Stream的開發(fā)者來說，可能需要一定的學(xué)習(xí)成本來掌握其使用方法和注意事項(xiàng)。
適用場景：Stream適用于需要對集合數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理的場景，但對于簡單的操作，使用傳統(tǒng)的循環(huán)方式可能更加直觀和高效。
在電商場景中，Stream適用于各種需要對商品數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、排序、統(tǒng)計(jì)、轉(zhuǎn)換等操作的場景。例如，我們可以使用Stream來篩選出滿足某種條件的商品，對商品價格進(jìn)行排序，統(tǒng)計(jì)商品銷量等。
Lambda表達(dá)式
在介紹Stream的并行操作原理之前，我們需要了解一下Lambda表達(dá)式。Lambda表達(dá)式是Java 8引入的一種新的語法特性，可以簡化匿名內(nèi)部類的編寫。
Lambda表達(dá)式具有以下優(yōu)點(diǎn)：
簡潔：使用Lambda表達(dá)式可以用更少的代碼實(shí)現(xiàn)功能，減少了冗余代碼的編寫。
傳遞行為：Lambda表達(dá)式可以將行為作為參數(shù)傳遞給方法，使得代碼更加靈活和可擴(kuò)展。
并行化：Lambda表達(dá)式可以幫助我們充分利用并行處理的優(yōu)勢，提高程序的性能。
然而，Lambda表達(dá)式也有一些缺點(diǎn)：
學(xué)習(xí)成本：對于不熟悉Lambda表達(dá)式的開發(fā)者來說，可能需要一定的學(xué)習(xí)成本來理解其語法和使用方式。
可讀性：Lambda表達(dá)式的語法相對較新，可能降低代碼的可讀性，特別是對于復(fù)雜的表達(dá)式。
在電商場景中，Lambda表達(dá)式適用于需要對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行遍歷、篩選、映射等操作的場景。例如，我們可以使用Lambda表達(dá)式來遍歷商品列表，篩選出符合某種條件的商品，對商品進(jìn)行價格映射等。
Fork/Join框架
Fork/Join框架是Java 7引入的一種并行計(jì)算框架，它可以將一個大任務(wù)拆分成多個小任務(wù)，并行地執(zhí)行這些小任務(wù)，最后將結(jié)果合并起來。
Fork/Join框架具有以下優(yōu)點(diǎn)：
自動任務(wù)拆分：Fork/Join框架能夠自動將大任務(wù)拆分成小任務(wù)，并將這些小任務(wù)分配給工作線程進(jìn)行處理，簡化了并行計(jì)算的編程模型。
工作竊?。?/strong>Fork/Join框架中的工作線程在處理完自己分配的任務(wù)后，可以從其他線程的任務(wù)隊(duì)列中竊取任務(wù)執(zhí)行，提高了任務(wù)的負(fù)載均衡和處理效率。
適應(yīng)性：Fork/Join框架根據(jù)當(dāng)前的任務(wù)執(zhí)行情況自動調(diào)整任務(wù)的拆分策略和線程的并發(fā)度，提高了整體的性能。
然而，F(xiàn)ork/Join框架也有一些缺點(diǎn)：
上下文切換：由于任務(wù)的拆分和合并需要進(jìn)行上下文切換，這會帶來一定的性能開銷。
任務(wù)依賴性：某些場景下，任務(wù)之間存在較強(qiáng)的依賴關(guān)系，使用Fork/Join框架可能會導(dǎo)致任務(wù)調(diào)度和執(zhí)行的復(fù)雜性。
在電商場景中，F(xiàn)ork/Join框架適用于需要對大數(shù)據(jù)集進(jìn)行拆分和并行處理的場景。例如，我們可以使用Fork/Join框架來并行計(jì)算商品庫存總量、對訂單進(jìn)行拆分和合并等。
Steam操作步驟
接下來，讓我們來詳細(xì)了解一下Stream的三個操作步驟：創(chuàng)建Stream、中間操作和終止操作。
步驟一：創(chuàng)建Stream
在創(chuàng)建Stream時，我們可以通過集合、數(shù)組、I/O流等多種方式來獲取一個Stream對象。
常見的創(chuàng)建Stream的方式包括：
通過集合：可以通過集合類的stream()方法或parallelStream()方法來創(chuàng)建一個Stream。
通過數(shù)組：可以通過Arrays類的stream()方法來創(chuàng)建一個Stream。
通過值或數(shù)組元素：可以使用Stream.of()方法來創(chuàng)建一個包含指定值或數(shù)組元素的Stream。
通過函數(shù)生成：可以使用Stream.generate()方法或Stream.iterate()方法來創(chuàng)建一個無限流。
步驟二：中間操作
中間操作是對Stream進(jìn)行一系列的轉(zhuǎn)換和處理操作，可以將一個Stream轉(zhuǎn)換為另一個Stream，中間操作不會產(chǎn)生最終的結(jié)果。
常見的中間操作包括：
filter()：根據(jù)指定的條件過濾出滿足條件的元素。
map()：對每個元素進(jìn)行映射操作，將其轉(zhuǎn)換為另一種類型。
sorted()：對元素進(jìn)行排序。
distinct()：去除重復(fù)的元素。
limit()：限制元素的數(shù)量。
skip()：跳過指定數(shù)量的元素。
步驟三：終止操作
終止操作是對Stream進(jìn)行最終的處理操作，會產(chǎn)生一個最終的結(jié)果或副作用。
常見的終止操作包括：
forEach()：對Stream中的每個元素執(zhí)行指定的操作。
toArray()：將Stream中的元素轉(zhuǎn)換為數(shù)組。
reduce()：對Stream中的元素進(jìn)行歸約操作，得到一個最終的結(jié)果。
collect()：將Stream中的元素收集到一個集合中。
count()：統(tǒng)計(jì)Stream中的元素個數(shù)。
anyMatch()、allMatch()、noneMatch()：判斷Stream中的元素是否滿足指定的條件。
Stream并行原理
Stream提供了并行處理的支持，可以通過parallel()方法將一個Stream轉(zhuǎn)換為并行Stream，從而充分利用多核處理器的優(yōu)勢。
Stream并行化的原理是基于Fork/Join框架實(shí)現(xiàn)的。在并行Stream中，數(shù)據(jù)會被拆分成多個小塊，每個小塊分配給一個工作線程進(jìn)行處理，最后將各個工作線程的處理結(jié)果合并起來。
并行Stream的優(yōu)點(diǎn)：
提高性能：利用多核處理器的并行計(jì)算能力，加快數(shù)據(jù)處理的速度。
自動任務(wù)拆分和合并：無需手動拆分和合并任務(wù)，由Stream和Fork/Join框架自動完成。
并行Stream的缺點(diǎn)：
上下文切換：并行處理涉及到線程間的上下文切換，這會引入一定的性能開銷。
數(shù)據(jù)依賴性：在并行處理中，如果存在數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系，需要額外考慮數(shù)據(jù)一致性和線程安全性的問題。
在電商場景中，當(dāng)需要處理大量數(shù)據(jù)或者對數(shù)據(jù)進(jìn)行耗時的計(jì)算時，可以考慮使用并行Stream來提高處理效率。例如，對于商品的批量處理、大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析等場景，使用并行Stream可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢，加快數(shù)據(jù)處理速度。
并行池的來源
在Java 8中，Stream的并行操作依賴于一個全局的并行池，稱為Common Pool。該并行池是Fork/Join框架的一部分，可以通過ForkJoinPool.commonPool()方法獲取。
Common Pool的特點(diǎn)是共享和復(fù)用線程，它默認(rèn)使用的線程數(shù)量是CPU核心數(shù)。在執(zhí)行并行Stream操作時，如果沒有顯式指定線程池，Stream會使用Common Pool來執(zhí)行并行任務(wù)。
需要注意的是，由于Common Pool是一個共享的線程池，它可能會被應(yīng)用程序中其他的并行任務(wù)所占用。因此，在一些特殊的場景中，為了避免線程資源的爭奪和影響性能，可以考慮使用自定義的線程池來執(zhí)行并行Stream操作。
總結(jié)
通過本文的介紹，我們了解了JDK1.8中的Stream以及它的并行操作原理。Stream提供了一種簡潔、高效的方式來對集合數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和處理，適用于各種電商場景。同時，我們還介紹了Lambda表達(dá)式和Fork/Join框架的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。
END
希望本文對大家理解Stream的并行操作原理和應(yīng)用場景有所幫助。如果你對這方面的內(nèi)容感興趣，歡迎關(guān)注小米科技，我們將繼續(xù)分享更多有趣的技術(shù)話題。謝謝閱讀！
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