如何使用Java Stream进行并行处理

Java Stream API 提供了并行处理数据的能力，可以充分利用多核处理器的优势

1. 使用 parallelStream() 方法：

   要将 Stream 转换为并行流，只需在 Stream 上调用 parallelStream() 方法。这将创建一个新的并行流，其中的元素将并行处理。

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

2. 使用 collect() 和 Collectors.groupingBy()：

   如果要对数据进行分组并并行处理，可以使用 collect() 方法和 Collectors.groupingBy() 收集器。

   List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve");
   Map<Integer, List<String>> namesGroupedByKey = names.parallelStream()
       .collect(Collectors.groupingBy(name -> name.length()));
   System.out.println("Grouped names: " + namesGroupedByKey);
   

3. 使用 forEachOrdered()：

   当需要对并行流中的元素进行排序时，可以使用 forEachOrdered() 方法。这个方法允许你指定一个 Comparator，以确保元素按照指定的顺序处理。

   List<Integer> numbers = Arrays.asList(10, 5, 8, 1, 7);
   numbers.parallelStream().forEachOrdered(System.out::println);
   

4. 使用 reduce() 和其他终端操作：

   对于需要聚合或计算结果的任务，可以使用 reduce() 或其他终端操作（如 collect()、findFirst() 等）。这些操作在并行流中执行时，将充分利用多核处理器。

   List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
   int maxNumber = numbers.parallelStream().reduce(Integer::max);
   System.out.println("Max number: " + maxNumber);
   

请注意，并行流并不总是比顺序流更快。并行流在处理大量数据或计算密集型任务时更有优势。对于小量数据或简单操作，顺序流可能更有效。在使用并行流时，请确保你的操作是线程安全的，以避免出现意外的结果。