Java 8引入了Stream API

Java 8引入了Stream API，是一种用于处理集合数据的函数式编程工具。Stream API允许我们以一种更简洁、更声明式的方式处理集合中的数据，从而使代码更加易读和易维护。Stream API提供了一系列的操作方法，如filter、map、reduce等，用于对集合中的元素进行处理和转换。

下面是Stream API的主要特点和用法：

集合流化： 通过调用集合的stream()方法可以将集合转换为一个流。流是一个元素的序列，支持一系列的操作，如过滤、映射、排序等。
中间操作和终端操作： Stream API提供了两种类型的操作：中间操作和终端操作。中间操作用于对流中的元素进行处理和转换，但不会产生结果。终端操作用于获取最终的处理结果。
惰性求值： Stream API中的操作是惰性求值的，意味着在终端操作执行之前，中间操作不会被立即执行。这样可以减少不必要的计算，提高性能。
函数式编程： Stream API是函数式编程的一部分，可以通过Lambda表达式传递功能。这使得代码更加简洁和灵活。
并行处理： Stream API可以轻松地进行并行处理，利用多核处理器来加速计算。通过调用parallel()方法可以将流转换为并行流。

下面是一个简单的示例，演示了Stream API的使用：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi");

        // 找出所有以"a"开头的水果并打印
        fruits.stream()
              .filter(fruit -> fruit.startsWith("a"))
              .forEach(System.out::println);

        // 将所有水果转换为大写并打印
        fruits.stream()
              .map(String::toUpperCase)
              .forEach(System.out::println);

        // 计算水果名称长度总和
        int totalLength = fruits.stream()
                               .mapToInt(String::length)
                               .sum();
        System.out.println("Total length of all fruits: " + totalLength);
    }
}

在以上示例中，我们使用了stream()方法将List转换为流，然后使用filter()和map()等中间操作对流中的元素进行处理和转换，最后使用forEach()和sum()等终端操作获取最终结果。这使得代码更加简洁和易读。

stream的并行原理

Stream API中的并行处理利用了Java中的Fork/Join框架来实现。Fork/Join框架是Java 7引入的一种用于并行计算的框架，它通过将大的计算任务拆分成小的子任务，并行地执行这些子任务，最后将子任务的结果进行合并，从而实现并行计算。

在Stream API中，如果我们调用了parallel()方法，就可以将普通流转换为并行流。并行流会将数据分成多个小块，每个小块由一个线程处理，然后将多个线程的结果进行合并。这样可以利用多核处理器来加速计算，提高处理效率。

并行流的处理过程大致如下：

数据分割： 并行流将数据分成多个小块，每个小块称为一个任务。
任务分配： Fork/Join框架会将这些任务分配给可用的线程池中的线程，这些线程会并行地执行任务。
任务执行： 每个线程会执行自己分配到的任务，这些任务通常是一些独立的计算。
结果合并： 当所有任务执行完成后，线程将它们的结果进行合并，得到最终的结果。

需要注意的是，并不是所有的任务都适合并行处理，有些任务可能存在线程之间的竞争条件，导致并行处理效率不如串行处理。因此，在使用并行流时，需要根据实际情况进行测试和优化，确保并行处理能够提升性能。

在使用并行流时，还需要注意线程安全问题。并行流会引入多线程并发访问共享数据的情况，如果共享数据没有正确地进行同步，可能会导致线程安全问题。因此，建议在并行流中避免修改共享数据，或者使用线程安全的数据结构。

并行流（parallel stream）在处理大规模数据集时特别有用，可以充分利用多核处理器的优势，提高处理效率。下面给出一个使用并行流的场景和例子：

场景：假设有一个包含大量整数的列表，我们需要对列表中的所有元素进行计算，并且每个计算都是独立的，没有依赖关系。

例子：假设有一个存储在List中的整数列表，我们需要计算每个整数的平方并将结果打印出来。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含大量整数的列表
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 使用普通流进行计算和打印
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        numbers.stream()
               .map(number -> number * number)
               .forEach(System.out::println);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("普通流处理时间：" + (endTime - startTime) + "ms");

        // 使用并行流进行计算和打印
        startTime = System.currentTimeMillis();
        numbers.parallelStream()
               .map(number -> number * number)
               .forEach(System.out::println);
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("并行流处理时间：" + (endTime - startTime) + "ms");
    }
}

在以上例子中，我们使用普通流和并行流分别对列表中的元素进行计算和打印。可以看到，并行流的处理时间明显短于普通流。这是因为并行流会将列表中的元素划分成多个小块，并由多个线程并行地处理这些小块，从而提高了处理速度。

需要注意的是，并行流并不是在所有情况下都比普通流更快。如果数据集较小或者计算过程中存在较多的线程竞争，使用并行流可能会导致性能下降。因此，在选择使用并行流时，需要根据具体的场景和数据集进行测试和评估。

itro Java技术 2023年7月23日点击数：159