并行流是Java 8及更高版本中Stream API的一个特性，它允许开发者以声明式的方式对数据集合进行并行处理。并行流背后的理念是简化并行编程，让开发者能够在不编写复杂多线程代码的情况下，利用多核处理器的计算能力来提高应用程序的性能。
以下是并行流的一些关键介绍：
并行流的创建
并行流可以通过以下方式创建：
- 使用集合的
.parallelStream()方法。 - 在已有流上调用
.parallel()方法，将任何常规流转换为并行流。并行流的工作原理
并行流基于Java的Fork/Join框架，其工作原理如下： - 任务分割：将任务分割成多个子任务，这些子任务可以在不同的处理器核心上并行执行。
- 线程池：使用
ForkJoinPool来管理线程，默认情况下，线程池的大小与处理器的核心数相同。 - 工作窃取：线程池中的线程会尝试从其他线程的工作队列中窃取任务，以保持负载均衡。
- 结果合并：当所有子任务完成后，它们的结果会被合并，形成最终结果。
并行流的特性
- 自动并行化：开发者不需要手动编写多线程代码，Stream API会自动处理并行任务的分配和结果合并。
- 内部迭代：与外部迭代（如for循环）不同，并行流的迭代是在内部进行的，用户不需要编写迭代逻辑。
- 惰性求值：并行流在执行终端操作之前不会实际执行中间操作。
使用并行流的注意事项
- 线程安全：并行流中的操作必须保证线程安全，避免在操作中使用共享的可变数据。
- 任务分割开销：对于小数据集，并行化的开销可能会超过其带来的性能提升。
- 操作类型：并非所有的流操作都适合并行化。例如，一些依赖于元素顺序的操作（如
limit和findFirst）在并行流中可能不会得到性能提升。 - 数据源类型：并行流对于可以高效分割的数据源（如ArrayList）效果较好，而对于难以分割的数据源（如LinkedList）效果可能不佳。
并行流的优缺点
- 优点：
- 简化并行编程，提高开发效率。
- 充分利用多核处理器，提高应用程序的性能。
- 缺点：
- 对于某些操作和数据集，并行流可能不会带来性能提升。
- 如果使用不当，可能会引入线程安全问题。
并行流是一个强大的工具，可以显著提高数据处理任务的速度，但是否使用并行流应该基于具体的应用场景和数据特性来决定。在使用并行流时，建议进行性能测试，以确定它是否真的能够带来预期的性能提升。
并行流的工作原理基于 Java 7 引入的 Fork/Join 框架。以下是并行流如何工作的详细解释：
- 任务分割：并行流将原始的任务分割成多个子任务，这些子任务可以独立地并行执行。分割的策略取决于数据源的大小和任务的性质。
- 线程池：并行流使用公共的
ForkJoinPool，默认情况下，这个线程池的大小是处理器核心数（可以通过系统属性java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism来调整）。 - 任务调度：分割后的子任务会被调度到线程池中的不同线程上执行。调度策略会尽量保证工作负载均衡，并且尽可能利用所有可用的处理器核心。
- 并行处理：每个子任务在其分配的线程上并行执行。例如，如果你有一个
filter操作，那么每个子任务都会独立地过滤数据源的一部分。 - 结果合并：当所有子任务都完成时，它们的结果会被合并起来，形成一个最终的结果。这个过程通常由终端操作来执行，比如
collect会将所有子任务的结果合并成一个集合。
以下是并行流工作流程的几个关键点：
- 无状态操作：由于并行流可能会在不同的线程上执行，因此中间操作必须是无状态的，这样它们才能安全地并行执行。
- 线程安全：使用并行流时，操作必须保证线程安全，尤其是当涉及到共享资源时。
- 数据分割策略：并行流的数据分割策略对性能有重要影响。例如，对于基于集合的流，分割是通过将集合分成两部分来进行的，而对于基于数组的流，则是通过将数组分割成子数组来进行的。
- 任务大小：并行流会尝试估算每个子任务的最佳大小，以避免线程创建和管理开销超过任务执行本身的耗时。
并行流虽然可以显著提高大数据集处理的性能，但并不是所有情况下都是最优选择。并行流的使用应该基于以下考虑： - 数据量：对于小数据集，并行化可能不会带来性能提升，反而会因为线程管理开销而导致性能下降。
- 操作类型：有些操作（比如排序）可能不适合并行化，因为它们本身在并行环境中开销较大。
- 依赖性：如果流操作之间存在依赖关系，那么并行化可能会很复杂或者不可能。
总之，并行流通过将任务分割成多个子任务，并利用多线程并行执行这些子任务，最后合并结果来提高数据处理的速度。但是，是否使用并行流应根据具体的应用场景和任务特点来决定。
