Java8的新特性parallelStream()的概念、对比线程优势与实战

parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法，它是 Stream 类的一种扩展，提供了将集合数据并行处理的能力。普通的 stream() 方法是使用单线程对集合数据进行顺序处理，而 parallelStream() 方法则可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程并行处理，从而提高程序的执行效率。

使用 parallelStream() 方法处理集合数据时，程序会自动将集合数据分成多个小块，然后将每个小块分配到一个线程上进行处理。处理完毕后，程序会将每个小块的处理结果合并起来生成最终的结果。这种方法可以有效地提高程序的执行效率，特别是在处理大量数据时，效果更为明显。

需要注意的是，使用 parallelStream() 方法并不是总能提高程序的执行效率，有时甚至可能导致程序的性能下降。这是因为并行处理需要消耗大量的系统资源，而且并不是所有的数据处理操作都适合使用并行处理。因此，在使用 parallelStream() 方法时，需要根据具体情况进行评估和调优。

总之，parallelStream() 方法是 Java 8 中非常实用的一个方法，可以将集合数据分成多个小块并行处理，从而提高程序的执行效率。但在使用时需要注意评估和调优，以确保程序的性能得到最大化的提升。

parallelStream() 和多线程都可以用于实现并行处理，但它们在实现方式和使用场景上有所不同。

首先，parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法，它是 Stream 类的一种扩展，提供了将集合数据并行处理的能力。parallelStream() 可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程并行处理，从而提高程序的执行效率。而多线程是一种更加通用的并行处理方式，它可以用于任何需要同时进行多个任务的场景。

其次，parallelStream() 的使用方式比较简单，只需要将集合数据转换成 parallelStream()，然后使用 map()、filter()、reduce() 等方法进行数据处理即可。而多线程的使用则需要手动创建线程、管理线程池、实现线程同步等操作，相对较为繁琐。在某些场景下，多线程的使用可能比 parallelStream() 更加灵活，但对于一些简单的数据处理操作，parallelStream() 更加方便快捷。

第三，parallelStream() 和多线程在性能上也有所不同。在处理大量数据时，parallelStream() 可以有效地提高程序的执行效率，因为它可以将集合数据分成多个小块，并行处理。而多线程的性能则取决于线程的数量、线程的实现方式、线程同步的开销等因素，需要进行详细的评估和优化。

综上所述，parallelStream() 和多线程都是实现并行处理的方式，它们在实现方式、使用场景和性能上有所不同，需要根据具体情况进行选择和使用。一般来说，对于一些简单的数据处理操作，使用 parallelStream() 更加方便快捷；而对于复杂的并发场景，使用多线程可能更加灵活和可控。

parallelStream() 方法是 Java 8 中的一个新特性，它为集合类的数据处理提供了并行处理的能力。当集合数据量足够大时，使用 parallelStream() 可以有效地提高程序执行效率，这是因为其可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程中进行处理。

下面给出一些使用 parallelStream() 方法的实践与应用：

1. 集合数据的筛选

java复制代码

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry");
List<String> filteredList = list.parallelStream()
                                 .filter(str -> str.length() > 5)
                                 .collect(Collectors.toList());

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行筛选，即只保留长度大于 5 的字符串。使用并行流处理可以提高程序的执行效率。

2. 集合数据的转换

java复制代码

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> transformedList = list.parallelStream()
                                     .map(val -> val * val)
                                     .collect(Collectors.toList());

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行转换，即将集合中的每个元素平方后生成一个新的集合。使用并行流处理也可以提高程序的执行效率。

3. 集合数据的归约

java复制代码

int sum = IntStream.rangeClosed(1, 10_000_000)
                   .parallel()
                   .reduce(0, Integer::sum);

上述代码使用了 parallelStream() 方法对集合数据进行归约，即计算数值 1 到 10000000 的和。使用并行流处理可以更快地得到结果，因为它会将集合数据分成多个小块，分配到多个线程中进行处理。

需要注意的是，虽然使用 parallelStream() 可以提高程序的执行效率，但在使用时需要谨慎。并行流处理需要消耗大量的系统资源，并且在某些情况下可能会导致程序的性能下降。因此，在使用 parallelStream() 时，需要根据具体情况进行评估和调优。