Java Academy · 课时

创建并行流

parallel() 与 parallelStream()

创建并行流 是 CoddyKit 上的免费 Java Academy 课时。这是第 1 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Java Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Java Academy 课程共包含 4 节课。

并行流的作用

并行流 会拆分数据，在多个线程上处理各个数据块，然后合并结果。其目标是在大型工作负载上获得更高的吞吐量。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = IntStream.rangeClosed(1, 1000)
            .parallel()
            .sum();
        System.out.println(sum);
    }
}

对现有流调用 parallel()

调用 parallel() 会将顺序流转换为并行流。它可以出现在流水线中的任意位置。

import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> nums = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
        int total = nums.stream()
            .parallel()
            .mapToInt(Integer::intValue)
            .sum();
        System.out.println(total);
    }
}

对集合调用 parallelStream()

Collection.parallelStream() 会直接创建并行流，是 stream().parallel() 的简写形式。

import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = List.of("a", "bb", "ccc");
        int chars = words.parallelStream()
            .mapToInt(String::length)
            .sum();
        System.out.println(chars);
    }
}

返回顺序执行

sequential() 会将流恢复为单线程执行。在整条流水线中，最后调用的 parallel() 或 sequential() 会生效。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = IntStream.rangeClosed(1, 100)
            .parallel()
            .sequential()
            .sum();
        System.out.println(sum);
    }
}

检查 isParallel

isParallel() 会报告流是否将并行执行。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(IntStream.range(0, 10).isParallel());
        System.out.println(IntStream.range(0, 10).parallel().isParallel());
    }
}

结果相同，执行方式不同

对于求和这类满足结合律的操作，并行流和顺序流会返回相同的结果。不同之处仅在于执行策略。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int seq = IntStream.rangeClosed(1, 50).sum();
        int par = IntStream.rangeClosed(1, 50).parallel().sum();
        System.out.println(seq == par);
    }
}

公共 ForkJoinPool

并行流使用共享的 ForkJoinPool.commonPool()。其默认大小为可用处理器数量减一。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
    }
}

线程顺序没有保证

使用 forEach 时，并行流可能以任意顺序输出，因为各数据块完成的时间不同。如果顺序很重要，请使用 forEachOrdered。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        IntStream.rangeClosed(1, 5)
            .parallel()
            .forEachOrdered(System.out::println);
    }
}

归约会合并部分结果

在底层，并行归约会为每个数据块计算部分结果，并使用合并器将它们合并。为了保证正确性，该操作必须满足结合律。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int product = IntStream.rangeClosed(1, 6)
            .parallel()
            .reduce(1, (a, b) -> a * b);
        System.out.println(product);
    }
}

并行收集

收集器框架通过合并部分容器来支持并行收集。groupingBy 在并行执行时也能正确工作。

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = List.of("apple", "banana", "avocado", "cherry");
        Map<Character, List<String>> byFirst = words.parallelStream()
            .collect(Collectors.groupingBy(w -> w.charAt(0)));
        System.out.println(byFirst);
    }
}

并非所有流都会变快

启用并行很简单，但并不总是有益。对于小型数据集或开销很低的操作，由于拆分和合并的额外开销，并行执行可能更慢。

import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        long count = IntStream.rangeClosed(1, 10)
            .parallel()
            .filter(n -> n % 2 == 0)
            .count();
        System.out.println(count);
    }
}

快速检查

并行流默认由哪个线程池执行？

回顾

您创建了并行流：

parallel() 可以转换任意流；parallelStream() 是集合上的简写形式。
sequential() 会恢复顺序执行；最后一次调用会生效。
它们运行在共享的 ForkJoinPool.commonPool() 上。
对于满足结合律的操作，其结果与顺序执行一致，但顺序和速度都没有保证。

常见问题解答

「创建并行流」课时是免费的吗？

是的 — 「创建并行流」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Java Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Java Academy 课程共包含 4 节课。

「创建并行流」这节课中我会学到什么？

parallel() 与 parallelStream() 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Java Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Java Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Java Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 1 节课，共 4 节。

「创建并行流」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Java Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Java Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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