利用Stream API在并行环境中处理大集合

使用 java 8 stream api 并行处理大集合可以提高速度：创建并行流：调用 collection.parallelstream() 或 stream.parallel()；并行流处理：类似于顺序流，但使用线程安全集合存储结果；性能提升：并行流利用多核处理器，特别适用于大集合，但并非所有算法都适合并行化。

利用 Stream API 并行处理大集合

Java 8 的 Stream API 它为处理大集合提供了一种强大而有效的方法。它引入了一个叫做“并行流”的新概念，允许我们使用多核处理器来提高处理速度。

使用并行流

并通过调用流通 Collection.parallelStream() 或 Stream.parallel() 创建方法。例如:

List<Integer> numbers = ...;
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream();

处理并行流

类似于顺序流，我们可以在并行流中使用各种中间操作(如 map()、filter()和终端操作(如(如) forEach()、collect()。然而，由于多个线程并行流在后台使用，我们需要使用线程安全集合来存储结果。

实战案例

假设我们有一个包含数百万整数的大列表。我们希望通过列表来计算每个整数的平方。

List<Integer> numbers = ...;

// 并行流计算平方的总和
int sumOfSquares = numbers.parallelStream()
  .map(n -> n * n)
  .reduce(0, Integer::sum);

// 并行流输出每个整数的平方
numbers.parallelStream()
  .map(n -> n * n)
  .forEach(System.out::println);

性能提升

通过使用多个处理器核心，并行流可以显著提高性能，特别是对于大型集合。下表显示了不同集合大小下顺序流和并行流的处理时间比较：

集合大小 顺序流 (ms) 并行流 (ms) 100,000 5 2 1,000,000 20 5 10,000,000 150 10

需要注意的是，并非所有算法都适合并行化。只有能够细分为独立任务的算法才能从并行处理中受益。

以上是Streama的使用 API处理并行环境中大集合的详细内容，请关注图灵教育的其他相关文章！