parallelStream 详细解析 Java 8 Stream API 中的 parallelStream 方法

Java Stream 并行流（parallelStream）详解

在Java 8中引入了Stream API，它为处理集合数据提供了强大而简洁的方式。Stream API允许我们以声明式的方式对数据进行操作，使得代码更易读、更具表现力。
其中，并行流（parallelStream）是Stream API的一个重要特性，它能够显著提升处理大数据量集合时的性能。

1. 什么是并行流？

并行流是Java中Stream API的一种特殊流，它允许流中的元素在多个线程上并行处理。在处理大型数据集合时，并行流可以自动将数据分成多个部分，并在多个线程上同时处理这些部分，从而加快处理速度。相比之下，普通的串行流（sequential stream）则是在单个线程上顺序处理数据。

2. 使用并行流的场景

使用并行流可以显著提升在多核处理器上的处理速度，特别是在以下情况下特别有用：

• 数据量大：当处理的数据量非常大时，并行流可以利用多核处理器的优势，加速数据处理过程。
• 计算密集型操作：如大量的数据计算、过滤、映射等操作，这些操作可以并行化执行以提高效率。
• IO密集型操作：虽然IO操作本身不能并行化，但是在处理IO操作返回的数据时，可以利用并行流进行并发处理。

3. 并行流的创建与使用

在Java中，我们可以通过将普通流转换为并行流来使用并行处理：

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

// 创建并行流
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream();

// 使用并行流进行操作
parallelStream.map(i -> i * 2)
             .forEach(System.out::println);
             

在上面的例子中，parallelStream() 方法将普通的 numbers 集合转换为并行流，并且通过 map 方法对每个元素进行乘以2的操作，然后通过 forEach 方法输出结果。在实际运行时，这些操作可以在多个线程上并发执行，加快处理速度。

假设我们有一个字符串列表，我们想要统计列表中所有字符串的长度之和：

java
List<String> words = Arrays.asList("Java", "Stream", "API",