java8并行处理能力

java8并行处理能力

当使用 Java 8 的 Stream API 进行并行处理时，可以通过调用 parallel() 方法将流转换为并行流。下面是一些示例代码，展示了如何使用 Java 8 的并行处理能力：

并行处理集合元素求和：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
 
int sum = numbers.parallelStream()
                .reduce(0, Integer::sum);
 
System.out.println("Sum: " + sum);

上述代码中，通过 parallelStream() 方法将集合转换为并行流，然后使用 reduce() 方法对流中的元素进行求和操作。并行流会自动将任务拆分为多个子任务，在多个线程上并发执行，从而加快求和的速度。

并行处理集合元素的过滤和转换：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve", "Frank");
 
List<String> upperCaseNames = names.parallelStream()
                                   .filter(name -> name.length() > 4)
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .collect(Collectors.toList());
 
System.out.println("Upper case names: " + upperCaseNames);

上述代码中，通过 parallelStream() 方法将集合转换为并行流，并使用 filter() 方法过滤长度大于4的元素，然后使用 map() 方法将元素转换为大写，最后使用 collect() 方法将结果收集到列表中。并行流会自动并发执行过滤和转换操作，提高处理速度。

需要注意的是，并行处理并不总是比顺序处理更快，它的效果取决于任务的性质、数据量、硬件资源等因素。在实际应用中，可以通过进行性能测试和调优来确定是否使用并行处理，并选择合适的并行化策略。

另外，当使用并行流时，需要注意线程安全和数据竞争的问题。确保在并行处理过程中对共享数据进行正确的同步和访问控制，以避免潜在的并发错误。

3. 并行处理大量数据的计算：

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
    numbers.add(i);
}
 
int sum = numbers.parallelStream()
                .reduce(0, Integer::sum);
 
System.out.println("Sum: " + sum);

上述代码中，创建了一个包含100万个整数的列表，然后使用并行流对这些整数进行求和操作。并行处理可以将任务分解为多个子任务，在多个线程上并发执行，从而加快计算速度。

4. 并行处理文件的读取和处理：

try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
    List<String> words = lines.parallel()
                             .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\s+")))
                             .collect(Collectors.toList());
 
    System.out.println("Total words: " + words.size());
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

上述代码中，使用并行流从文件中读取内容，并对每行进行单词拆分和收集操作。并行流会自动将文件的内容拆分为多个子任务，在多个线程上并发执行，提高处理速度。

5. 并行处理数据的排序：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 9, 1, 7, 3, 8, 6, 4);
 
List<Integer> sortedNumbers = numbers.parallelStream()
                                      .sorted()
                                      .collect(Collectors.toList());
 
System.out.println("Sorted numbers: " + sortedNumbers);

上述代码中，使用并行流对整数列表进行排序操作。并行处理可以将排序任务拆分为多个子任务，在多个线程上并发执行，加快排序速度。

这些示例展示了使用 Java 8 的并行处理能力进行各种类型的任务处理。通过并行化处理，可以充分利用多核处理器和多线程的优势，提高处理速度和效率。需要根据具体的应用场景和任务特点，合理选择是否使用并行处理，并进行性能测试和调优来优化并行化策略。

6. 并行处理集合元素的过滤和计数：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
 
long count = numbers.parallelStream()
                   .filter(num -> num % 2 == 0)
                   .count();
 
System.out.println("Count of even numbers: " + count);

上述代码中，通过并行流对集合中的元素进行过滤，找出偶数，并统计个数。并行处理可以同时处理多个元素，提高计数的效率。

7. 并行处理集合元素的映射和汇总：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
 
int sum = numbers.parallelStream()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
 
System.out.println("Sum: " + sum);

上述代码中，通过并行流将集合中的元素映射为整数，并对映射后的整数进行求和操作。并行处理可以同时处理多个元素，加速求和过程。

8. 并行处理集合元素的并发更新：

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
    numbers.add(i);
}
 
numbers.parallelStream()
       .forEach(num -> {
           // 并发更新操作
           // ...
       });

上述代码中，通过并行流对集合中的元素进行并发更新操作。并行处理可以将更新任务拆分为多个子任务，在多个线程上并发执行，提高更新的效率。

9. 并行处理集合元素的转换和收集：

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
 
List<String> upperCaseWords = words.parallelStream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .collect(Collectors.toList());
 
System.out.println("Upper case words: " + upperCaseWords);

上述代码中，通过并行流将集合中的单词转换为大写，并将转换后的结果收集到另一个列表中。并行处理可以同时处理多个元素，提高转换和收集的效率。

10. 并行处理集合元素的批量操作：

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
    numbers.add(i);
}
 
numbers.parallelStream()
       .forEachOrdered(num -> {
           // 批量操作
           // ...
       });

上述代码中，通过并行流对集合中的元素进行批量操作。并行处理可以将批量操作拆分为多个子任务，在多个线程上并发执行，提高操作的效率。

11. 并行处理集合元素的并发归约：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
 
int sum = numbers.parallelStream()
                .reduce(0, Integer::sum);
 
System.out.println("Sum: " + sum);

上述代码中，通过并行流对集合中的元素进行并发归约操作，求和所有元素的值。并行处理可以同时处理多个元素，加速归约过程。

这些示例展示了使用 Java 8 的并行处理能力进行各种类型的任务处理。并行处理可以充分利用多核处理器和多线程的优势，提高处理速度和效率。需要根据具体的应用场景和任务特点，合理选择是否使用并行处理，并进行性能测试和调优来优化并行化策略。同时，需要注意线程安全和数据竞争的问题，确保在并行处理过程中对共享数据进行正确的同步和访问控制。

来源：https://www.cnblogs.com/jarsing/articles/17610347.html