文章目录 前言一、parallelStream是什么二、parallelStream原理分析1.Fork/Join框架1.1 work-stealing（工作窃取算法）1.2 常用方法2. 实例演示2.1 提交有返回值的任务 2.2 提交无返回值的任务二、使用方法1. 为什么使用并行流2. Stream和parallelStream选择3. 正确使用并行流三、注意事项
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2023-09-01 09:47:10
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并行流和串行流基于尚硅谷java8教程1. 并行流和串行流的介绍为了适应目前多核机器的时代，提高系统CPU、内存的利用率，在jdk1.8新的stream包中针对集合的操作也提供了并行操作流和串行操作流。并行流就是把内容切割成多个数据块，并且使用多个线程分别处理每个数据块的内容。Stream api中声明可以通过parallel()与sequential()方法在并行流和串行流之间进行切换。 jdk
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2023-08-30 15:10:23
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在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分第二，你要给每个子部分分配一个独立的线程第三，你需要在恰当的时候 对它们进行同步来避免不希望出现的竞争条件等待所有线程完成，最后把这些部分结果合并起 来 Java 7引入了一个叫作分支/合并的框架，让这些操作更稳定、更不易出错Strean流将外部迭代转换为内部迭代，它允许声明性地将顺序流转换为并行流，在幕
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2023-08-09 16:04:04
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一 了解StreamStream API(java.util.stream.*) Stream 是JAVA8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行数据查询一样。也可使用StreamAPI做并行操作，总之，StreamAPI提供了一种高效且易于使
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2023-12-20 07:07:33
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目录一、串行的Stream流二、并行流2.1 并行流的两种获取方式：2.2 用法2.3 执行效率比较三、并行流中的线程安全问题解决方案：1.加同步锁解决方案：2.使用线程安全的容器决方案：3.通过Stream中的toArray或collect操作四、Fork/Join框架4.1三个模块4.2 Fork/join原理-分治法4.3Fork/join原理-工作窃取算法4.3 Fork/join案例一、
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2023-09-11 19:47:03
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stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
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2023-07-21 16:37:52
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目录写在前面Fork/Join框架Fork/Join框架与传统线程池的区别传统的线程池Fork/Join框架Fork/Join框架的使用Java8中的并行流写在前面我们都知道，在开发中有时候要想提高程序的效率，可以使用多线程去并行处理。而Java8的速度变快了，这个速度变快的原因中，很重要的一点就是Java8提供了并行方法，它使得我们的程序很容易就能切换成多线程，从而更好的利用CPU资源。下面我们
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2024-05-21 06:55:25
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## Java并行流简介
在Java 8中，引入了Stream API，它是处理集合数据的一种新方式。Stream API提供了一种函数式编程的方式来处理数据，以便更轻松地利用多核处理器的优势。
Stream API可以分为两种类型：顺序流和并行流。顺序流按照数据的顺序依次处理，而并行流则将数据划分为多个子任务，并行处理这些子任务，最后合并结果。
Java并行流使得我们能够更轻松地编写并行化
原创
2023-11-12 07:06:45
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前言并行编程势不可挡，Java从1.7开始就提供了Fork/Join 支持并行处理。java1.8 进一步加强。并行处理就是将任务拆分子任务，分发给多个处理器同时处理，之后合并。Stream APIJava 8 引入了许多特性，Stream API是其中重要的一部分。区别 InputStream OutputStream，Stream API 是处理对象流而不是字节流。执行原理如下，流分串行和并行
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2024-02-18 13:16:35
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第 7 章并行数据处理与性能——流内部的工作原理；性能比较测试// 输出CPU的核心数
@Test
public void func_01() {
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());//打印CPU核心数量-6核
}并行流和串行流的互相转换：@Test
public void func_02() {//
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2023-08-02 09:23:48
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【概念 并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每一个数据块的流。 在java7之前，并行处理数据很麻烦，第一，需要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，给每一个子部分分配一个独立的线程。第三， 适当的时候进行同步，避免出现数据竞争带来的问题，最后将每一个子部分的结果合并。在java7中引入了
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2023-07-18 20:29:41
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## 实现Java流并行的步骤
### 1. 创建流对象
首先，我们需要创建一个流对象。流对象可以通过集合、数组、I/O通道等方式来创建。
示例代码：
```java
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = numbers.stream();
```
### 2. 转换流对象为并行流
接下来，我们将流对象
原创
2023-11-12 06:55:13
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# 并行流Java: 充分利用多核处理器进行并行计算
在Java 8中引入了Stream API，使得对集合进行各种操作变得更加便捷和高效。而在Java 8之后的版本中，又引入了并行流（Parallel Stream）的概念，可以充分利用多核处理器的优势，加速数据处理过程。
## 什么是并行流？
并行流是Stream API 的一种扩展，它可以将一个大的数据集合分成多个小部分，并在多个处理器
原创
2024-03-31 04:59:34
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Java8 中流的处理可以方便地在并行和串行之间切换, 并行流底层采用的是java7 特性fork/join 框架. 虽然并行流透明地使用了多线程, 但也并不是说是完美的, 并不能适合于所有场景. 并行流适用于单次运算时间较长的情景,而不适用于单次运算时间较短的场景. 此外并行流会占用更多的cpu 资源和内存.fork/join 拆分子任务是耗时的, 对于本身并不复杂的运算, 使用并行流效率反而并
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2023-08-19 21:43:20
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并行流 并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。Fork/Join框架 Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再
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2023-09-10 15:07:11
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背景通过stream可以将一个普通的list，转化为流，然后就可以使用类似于管道的方式对list进行操作，假如我们把stream换成parallelStream 根据字面上的意思，流会从串行 变成并行；既然是并行，就知道这里面肯定会有线程安全问题，通过创建线程安全的List、Set,Map即可解决。今天要说的一个问题，是parallelStream并行流性能的问题。我们在使用了parallelSt
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2024-06-15 19:55:18
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并行流、串行流前面提到过，JDK1.8提供了StreamAPI，而Stream又分为两种并行流顺序流并行流并行流其实就是把一个内容分成多个数据块，并使用不同的线程分别处理每个数据块的流Fork/Join框架并行流底层的实现就是Fork/Join框架这个框架的本质原理就是将任务不断拆分成小任务（拆到不能再拆），将每个小任务交给多线程去执行，最后进行归并，小任务完成的结果进行合并成大任务的结果多线程的
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2023-08-11 16:31:59
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命令大全1-容器生命周期管理1.1-run1.2-start/stop/restart1.3-kill1.4-rm1.5-pause/unpause1.6-create1.7-exec2-容器操作2.1-ps2.2-inspect2.3-top2.4-attach2.5-events2.6-logs2.7-wait2.8-export2.9-port3-容器 rootfs 命令3.1-commi
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2024-06-05 20:53:46
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Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令。本文我们将深入底层一起探索下Java并发机制的底层实现原理。一、volatile的应用在多线程并发编程中synchronized和volatile都扮演着重要的角色，volatile是轻量级的synchroni
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2023-09-28 15:29:06
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parallelStream作用采用多线程可以加快处理集合操作，底层原理是使用线程池ForkJoinPool(深入原理期待你的分享)并行流一定会比Stream快吗？在处理数据量并不大的情况下，“parallelStream（）”的代码有时比使用“stream（）”的代码慢。 因为：parallelStream（）总是需要执行比按顺序执行更多的，在多个线程之间分割工作并合并或组合结果会带来很大的开销
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2023-06-15 17:59:28
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