详解ParallelStream

一、ParallelStream.foreach

ParallelStream.foreach方法可以遍历一个Stream中的所有元素，并对每个元素执行一些操作。但与普通的Stream不同的是，ParallelStream可以使用并行计算的方式进行操作，从而提高效率。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.parallelStream().forEach(i -> {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + i);
});

代码中的list.parallelStream()创建了一个ParallelStream，使用forEach方法遍历每个元素，打印出当前执行操作的线程名和元素值。

如果使用普通的Stream，代码如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream().forEach(i -> {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + i);
});

可以看出，两段代码的输出结果是一样的，但使用ParallelStream可以比普通Stream更快地执行。

二、ParallelStream的工作原理

ParallelStream使用分割-执行-合并的方式进行操作。简单来说，就是将一个大任务分割成小任务，交给不同的线程去执行，最后将所有结果合并。

首先，输入的元素会被分割成多个小任务，每个小任务由一个线程去执行。这个过程可以通过以下代码来演示：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.parallelStream().peek(i -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + i)).count();

代码中的peek方法可以在每个元素被处理之前输出当前执行操作的线程名和元素值。count方法用于触发操作。

对于上述代码的输出结果，可以看到不同的元素由不同的线程处理：

ForkJoinPool.commonPool-worker-1: 4
ForkJoinPool.commonPool-worker-1: 3
ForkJoinPool.commonPool-worker-1: 1
ForkJoinPool.commonPool-worker-2: 6
ForkJoinPool.commonPool-worker-2: 5
ForkJoinPool.commonPool-worker-2: 2
ForkJoinPool.commonPool-worker-3: 10
ForkJoinPool.commonPool-worker-3: 9
ForkJoinPool.commonPool-worker-3: 7
ForkJoinPool.commonPool-worker-4: 8

在执行完所有小任务之后，所有结果会被合并。合并的方式是根据操作类型来确定的。例如，对于求和操作，所有小任务的结果会被加起来，以得到最终的结果。

三、ParallelStream的注意事项

1. 数据源必须是线程安全的

由于ParallelStream将一个任务分割成多个小任务，并可能由不同的线程执行，因此数据源必须是线程安全的。否则会在多个线程并发执行的过程中出现竞态条件，并可能导致不确定的结果。

例如，下面的代码会导致ConcurrentModificationException异常：

List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10));
list.parallelStream().forEach(i -> {
    if (i == 5) {
        list.remove(i);
    }
});

因为在删除元素的过程中会导致并发修改数据源，而数据源是ArrayList，不是线程安全的。

如果使用线程安全的数据源，上述代码就不会出现异常：

List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10));
list.parallelStream().forEach(i -> {
    if (i == 5) {
        list.remove(i);
    }
});

2. 对于有状态的操作，需要保证线程安全

当对一个Stream进行有状态的操作时，需要保证线程安全。

有状态的操作包括对变量的赋值、累加等操作，这些操作可能会导致线程安全问题。

例如，下面的代码计算一个Stream中所有元素的和：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int sum = list.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
System.out.println(sum);

上述代码输出的结果是55，即所有元素的和。但如果在mapToInt方法中使用了一个全局变量，就会导致线程安全问题：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
int count = 0;
int sum = list.parallelStream().mapToInt(i -> {
    count++;
    return i;
}).sum();
System.out.println(sum + " " + count);

输出结果是不确定的，因为count变量被多个线程共享，并可能导致竞态条件。

3. 避免使用过多的线程

使用ParallelStream时，需要确保使用恰当的线程数。过多的线程可能会导致线程上下文切换的开销，反而影响效率。

可以通过以下方式来指定线程数：

System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");

上述代码指定了使用4个线程。

4. 记得关闭Stream

Stream有可能会占用大量的内存，因此在使用完Stream后需要关闭它们。

可以通过以下方式来关闭一个Stream：

stream.close();

四、总结

在本文中，我们详细阐述了ParallelStream的使用方法和工作原理，并提出了需要注意的事项。ParallelStream可以使得对Stream的操作并行化，从而提高效率。但在使用ParallelStream时，需要确保数据源是线程安全的，有状态的操作需要保证线程安全，避免使用过多的线程，以及记得关闭Stream。