拥抱Java 8并行流吧，速度飞起！

前言

在 Java7 之前，如果想要并行处理一个集合，我们需要以下几步：

1.  手动分成几部分 
2.  为每部分创建线程
3.  在适当的时候合并。并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。

而 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看吧

并行流

认识和开启并行流

什么是并行流： 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。例如有这么一个需求：

有一个 List 集合，而 list 中每个 apple 对象只有重量，我们也知道 apple 的单价是 5元/kg，现在需要计算出每个 apple 的单价，传统的方式是这样：

List<Apple> appleList = new ArrayList<>(); // 假装数据是从库里查出来的  
for (Apple apple : appleList) {  
    apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000);  
} 

我们通过迭代器遍历 list 中的 apple 对象，完成了每个 apple 价格的计算。而这个算法的时间复杂度是 O(list.size()) 随着 list 大小的增加，耗时也会跟着线性增加。并行流可以大大缩短这个时间。

并行流处理该集合的方法如下：

appleList.parallelStream().forEach(apple -> apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000)); 

和普通流的区别是这里调用的 parallelStream() 方法。当然也可以通过 stream.parallel() 将普通流转换成并行流。推荐看下：Java 8 创建 Stream 的 10 种方式，更多可以关注Java技术栈公众号回复java获取系列教程。

并行流也能通过 sequential() 方法转换为顺序流，但要注意：流的并行和顺序转换不会对流本身做任何实际的变化，仅仅是打了个标记而已。并且在一条流水线上对流进行多次并行 / 顺序的转换，生效的是最后一次的方法调用

并行流如此方便，它的线程从那里来呢？有多少个？怎么配置呢？

并行流内部使用了默认的 ForkJoinPool 线程池。默认的线程数量就是处理器的核心数，而配置系统核心属性：java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 可以改变线程池大小。不过该值是全局变量。

改变他会影响所有并行流。目前还无法为每个流配置专属的线程数。一般来说采用处理器核心数是不错的选择

测试并行流的性能

为了更容易的测试性能，我们在每次计算完苹果价格后，让线程睡 1s，表示在这期间执行了其他 IO 相关的操作，并输出程序执行耗时,顺序执行的耗时：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
    List<Apple> appleList = initAppleList();  
    Date begin = new Date();  
    for (Apple apple : appleList) {  
        apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000);  
        Thread.sleep(1000);  
    }  
    Date end = new Date();  
    log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000);  
} 

并行版本

List<Apple> appleList = initAppleList();  
Date begin = new Date();  
appleList.parallelStream()  
.forEach(apple ->  
         {  
             apple.setPrice(5.0 * apple.getWeight() / 1000);  
             try {  
                 Thread.sleep(1000);  
             } catch (InterruptedException e) {  
                 e.printStackTrace();  
             }  
         }  
        );  
Date end = new Date();  
log.info("苹果数量：{}个, 耗时：{}s", appleList.size(), (end.getTime() - begin.getTime()) /1000); 

耗时情况

跟我们的预测一致，我的电脑是 四核I5 处理器，开启并行后四个处理器每人执行一个线程，最后 1s 完成了任务！

并行流可以随便用吗？

可拆分性影响流的速度

通过上面的测试，有的人会轻易得到一个结论：并行流很快，我们可以完全放弃 foreach/fori/iter 外部迭代，使用 Stream 提供的内部迭代来实现了。

事实真的是这样吗？并行流真的如此完美吗？答案当然是否定的。大家可以复制下面的代码，在自己的电脑上测试。测试完后可以发现，并行流并不总是最快的处理方式。

1.  对于 iterate 方法来处理的前 n 个数字来说，不管并行与否，它总是慢于循环的，非并行版本可以理解为流化操作没有循环更偏向底层导致的慢。可并行版本是为什么慢呢？这里有两个需要注意的点：

2.  iterate 生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和

3.  我们很难把 iterate 分成多个独立的块来并行执行

这个问题很有意思，我们必须意识到某些流操作比其他操作更容易并行化。对于 iterate 来说，每次应用这个函数都要依赖于前一次应用的结果。因此在这种情况下，我们不仅不能有效的将流划分成小块处理。反而还因为并行化再次增加了开支。

4.  而对于 LongStream.rangeClosed() 方法来说，就不存在 iterate 的第两个痛点了。它生成的是基本类型的值，不用拆装箱操作，另外它可以直接将要生成的数字 1 - n 拆分成 1 - n/4， 1n/4 - 2n/4， ... 3n/4 - n 这样四部分。因此并行状态下的 rangeClosed() 是快于 for 循环外部迭代的

package lambdasinaction.chap7;  
import java.util.stream.*;  
public class ParallelStreams {  
    public static long iterativeSum(long n) {  
        long result = 0;  
        for (long i = 0; i <= n; i++) {  
            result += i;  
        }  
        return result;  
    }  
    public static long sequentialSum(long n) {  
        return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).reduce(Long::sum).get();  
    }  
    public static long parallelSum(long n) {  
        return Stream.iterate(1L, i -> i + 1).limit(n).parallel().reduce(Long::sum).get();  
    }  
    public static long rangedSum(long n) {  
        return LongStream.rangeClosed(1, n).reduce(Long::sum).getAsLong();  
    }  
    public static long parallelRangedSum(long n) {  
        return LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().reduce(Long::sum).getAsLong();  
    }  
}  
package lambdasinaction.chap7;  
import java.util.concurrent.*;  
import java.util.function.*;  
public class ParallelStreamsHarness {  
    public static final ForkJoinPool FORK_JOIN_POOL = new ForkJoinPool();  
    public static void main(String[] args) {  
        System.out.println("Iterative Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::iterativeSum, 10_000_000L) + " msecs");  
        System.out.println("Sequential Sum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::sequentialSum, 10_000_000L) + " msecs");  
        System.out.println("Parallel forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelSum, 10_000_000L) + " msecs" );  
        System.out.println("Range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::rangedSum, 10_000_000L) + " msecs");  
        System.out.println("Parallel range forkJoinSum done in: " + measurePerf(ParallelStreams::parallelRangedSum, 10_000_000L) + " msecs" );  
    }  
    public static <T, R> long measurePerf(Function<T, R> f, T input) {  
        long fastest = Long.MAX_VALUE;  
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            long start = System.nanoTime();  
            R result = f.apply(input);  
            long duration = (System.nanoTime() - start) / 1_000_000;  
            System.out.println("Result: " + result);  
            if (duration < fastest) fastest = duration;  
        }  
        return fastest;  
    }  
} 

共享变量修改的问题

并行流虽然轻易的实现了多线程，但是仍未解决多线程中共享变量的修改问题。下面代码中存在共享变量 total，分别使用顺序流和并行流计算前n个自然数的和

public static long sideEffectSum(long n) {  
    Accumulator accumulator = new Accumulator();  
    LongStream.rangeClosed(1, n).forEach(accumulator::add);  
    return accumulator.total;  
}  
public static long sideEffectParallelSum(long n) {  
    Accumulator accumulator = new Accumulator();  
    LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().forEach(accumulator::add);  
    return accumulator.total;  
}  
public static class Accumulator {  
    private long total = 0;  
    public void add(long value) {  
        total += value;  
    }  
} 

顺序执行每次输出的结果都是：50000005000000，而并行执行的结果却五花八门了。这是因为每次访问 totle 都会存在数据竞争，关于数据竞争的原因，大家可以看看关于 volatile 的博客。因此当代码中存在修改共享变量的操作时，是不建议使用并行流的。

并行流的使用注意

在并行流的使用上有下面几点需要注意：

•  尽量使用 LongStream / IntStream / DoubleStream 等原始数据流代替 Stream 来处理数字，以避免频繁拆装箱带来的额外开销
•  要考虑流的操作流水线的总计算成本，假设 N 是要操作的任务总数，Q 是每次操作的时间。N * Q 就是操作的总时间，Q 值越大就意味着使用并行流带来收益的可能性越大

例如：前端传来几种类型的资源，需要存储到数据库。每种资源对应不同的表。我们可以视作类型数为 N，存储数据库的网络耗时 + 插入操作耗时为 Q。一般情况下网络耗时都是比较大的。因此该操作就比较适合并行处理。当然当类型数目大于核心数时，该操作的性能提升就会打一定的折扣了。更好的优化方法在日后的博客会为大家奉上

•  对于较少的数据量，不建议使用并行流
•  容易拆分成块的流数据，建议使用并行流

以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表：

码字不易，如果你觉得读完以后有收获，不妨点个推荐让更多的人看到吧！

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