Java函数式编程中的并行收集操作

java 函数编程中的并行收集操作：并行收集操作允许大数据集在多核机器上高效处理，通过使用 stream api 并行性提高 reduce、collect 和 min/max 操作性能等。

Java 函数编程中的并行收集操作

并行收集操作是 Java 8 它允许在多核机器上有效地处理大数据集。通过使用 Stream API 对于并行性，我们可以显著提高一些操作性能，例如 reduce、collect 和 min/max。

语法

并行收集操作可通过使用 parallel() 创建并行流的方法：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
IntStream stream = numbers.stream().parallel();

实战案例

计算整数列表的总和

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int sum = stream.sum();

通过指定的收集器收集元素

Set<String> uniqueWords = stream.map(String::valueOf).collect(Collectors.toSet());

最小/最大聚合函数

Optional<Integer> max = stream.max(Integer::compareTo);

注意事项

• 在处理大数据集时，并行收集操作尤其有效。
• 对于小数据集，并行性的成本可能大于收入。
• 使用 parallel() 创建并行流的方法可能会消耗额外的内存。
• 确保共享数据并发访问的正确同步。

代码示例

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class ParallelCollectExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 计算总和
        int sum = numbers.stream().parallel().sum();
        System.out.println("Sum: " + sum);

        // 收集唯一的单词
        Set<String> uniqueWords = numbers.stream().parallel().map(String::valueOf).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println("Unique Words: " + uniqueWords);

        // 查找最大值
        Optional<Integer> max = numbers.stream().parallel().max(Integer::compareTo);
        System.out.println("Max: " + max.orElse(0));
    }
}

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