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并行流

认识开启并行流

并行流是什么?是把一个流内容分成多个数据块，并用不同线程分别处理每个不同数据块的流。例如，有下面一个例子，在List中，需要对List数据进行分别计算，其代码如下所示：

List appleList = new ArrayList<>(); // 假装数据是从库里查出来的  for (Apple apple : appleList) {     apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000); }

在这里，时间复杂度为O(list.size)，随着list的增加，耗时也在增加。并行流可以解决这个问题，代码如下所示：

appleList.parallelStream().forEach(apple -> apple.setPrice(5.0 *  apple.getWeight() / 1000));

这里通过调parallelStream()说明当前流为并行流，然后进行并行执行。并行流内部使用了默认的ForkJoinPool线程池，默认线程数为处理器的核心数。

测试并行流

普通代码如下所示：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {     List appleList = initAppleList();      Date begin = new Date();     for (Apple apple : appleList) {         apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000);         Thread.sleep(1000);     }     Date end = new Date();     log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000); }

输出的内容为耗时4s。

并行代码如下所示：

List appleList = initAppleList();  Date begin = new Date(); appleList.parallelStream().forEach(apple ->                                    {                                        apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000);                                        try {                                            Thread.sleep(1000);                                        } catch (InterruptedException e) {                                            e.printStackTrace();                                        }                                    }                                   ); Date end = new Date(); log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000);

输出结果为耗时1s。可以看到耗时大大提升了3s。

并行流拆分会影响流的速度

对于并行流来说需要注意以下几点：

对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说，不管并行与否，它总是慢于循环的，

而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate  的第两个痛点了。它生成的是基本类型的值，不用拆装箱操作，另外它可以直接将要生成的数字 1 - n 拆分成 1 - n/4， 1n/4 - 2n/4， ...  3n/4 - n 这样四部分。因此并行状态下的 rangeClosed() 是快于 for 循环外部迭代的

代码如下所示：

package lambdasinaction.chap7;  import java.util.stream.*;  public class ParallelStreams {      public static long iterativeSum(long n) {         long result = 0;         for (long i = 0; i <= n; i++) {             result += i;         }         return result;     }      public static long sequentialSum(long n) {         return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).reduce(Long::sum).get();     }      public static long parallelSum(long n) {         return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).parallel().reduce(Long::sum).get();     }      public static long rangedSum(long n) {         return LongStream.rangeClosed(1, n).reduce(Long::sum).getAsLong();     }      public static long parallelRangedSum(long n) {         return LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().reduce(Long::sum).getAsLong();     }  } package lambdasinaction.chap7;  import java.util.concurrent.*; import java.util.function.*;  public class ParallelStreamsHarness {      public static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool();      public static void main(String[] args) {         System.out.println("Iterative Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::iterativeSum, 10_000_000L) + " msecs");         System.out.println("Sequential Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::sequentialSum, 10_000_000L) + " msecs");         System.out.println("Parallel forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelSum, 10_000_000L) + " msecs" );         System.out.println("Range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::rangedSum, 10_000_000L) + " msecs");         System.out.println("Parallel range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelRangedSum, 10_000_000L) + " msecs" );     }      public static  long measurePerf(Function f, T input) {         long fastest = Long.MAX_VALUE;         for (int i = 0; i < 10; i++) {             long start = System.nanoTime();             R result = f.apply(input);             long duration = (System.nanoTime() - start) / 1_000_000;             System.out.println("Result: " + result);             if (duration < fastest) fastest = duration;         }         return fastest;     } }

共享变量会造成数据出现问题

public static long sideEffectSum(long n) {     Accumulator accumulator = new Accumulator();     LongStream.rangeClosed(1, n).forEach(accumulator::add);     return accumulator.total; }  public static long sideEffectParallelSum(long n) {     Accumulator accumulator = new Accumulator();     LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().forEach(accumulator::add);     return accumulator.total; }  public static class Accumulator {     private long total = 0;      public void add(long value) {         total += value;     } }

并行流的注意

1. 尽量使用 LongStream / IntStream / DoubleStream 等原始数据流代替 Stream  来处理数字，以避免频繁拆装箱带来的额外开销

2. 要考虑流的操作流水线的总计算成本，假设 N 是要操作的任务总数，Q 是每次操作的时间。N * Q 就是操作的总时间，Q  值越大就意味着使用并行流带来收益的可能性越大

3. 对于较少的数据量，不建议使用并行流

4. 容易拆分成块的流数据，建议使用并行流

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