前面介绍的stream流都是串行的流，就是在一个线程上执行。接下来介绍获取并行流的两种方式1. 直接获取并行流——parallelStreamparallelStream其实就是一个并行执行的流，它通过默认的ForkJoinPool，可以提高多线程任务的执行速度。例如：List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<Stri
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2024-10-12 11:56:41
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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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Stream流，是对集合对象操作
的增强基本使用中间操作和结束操作例子性能及基本
原理简述
Stream流，是对集合对象操作
的增强，本文在原文基础上进行
的整合基本使用比如有一个Person类
的集合：List<Person> personList，可以通过
stream()对集合中
的元素进行操作，下面的操作流程可
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2023-07-17 23:18:38
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*此笔记是我在阅读《Java8实战》中的一些记录。*Java8中增加了流(stream)的概念，为数据的处理带来了很大的方便。并行流将数据分割成不同的块，并且用不同的线程处理不同的块。现在要根据输入`n`，求从1到n的和，这里我们不使用`n*(1+n)/2`的方式，而是使用累加。我们分别写出迭代、顺序流、并行流的写法。public class ParallelStreams {
public st
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2023-12-18 17:21:14
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前言Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高
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2023-10-06 11:11:15
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在详解Java8特性之Stream API中，我用的例子使用的都是串行流，即单线程执行的，其实Stream API还提供了并行流，即多线程执行操作。java.util.Collection<E>新添加了两个默认方法default Stream stream() ： 返回串行流default Stream parallelStream() ： 返回并行流stream()和paralle
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2023-07-17 13:23:43
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1. 前言在上周的项目优化中，涉及到项目提速的问题。其中通过打日志计算时间的方法，发现了项目中有很大一部分时间消耗在javabean集合的填充上，由于集合的填充之间并不存在彼此的一个相关性，所以可以通过将串行转为并行的方式来进行一个优化。 通过异步线程可以方便的进行并行的操作，由于在工程中我们大量的采用了lamda表达式，因而直接通过stream操作提供的并行运算即可以在最大限度的保留原始工程架
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2023-09-05 16:32:18
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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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Java 8用Stream API（java.util.stream）解决了这两个问题：集合处理时的套路和晦涩，以及难以利用多核。之前的博客介绍了如何进行单线程的集合处理，这里介绍如何使用Stream API进行透明的并行处理。Stream API允许声明性地将顺序流变为并行流，而不需要考虑具体实现。
1、并行流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个数据块的流
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2023-11-07 08:49:16
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为什么要使用Stream流Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作。并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Ja
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2024-01-29 03:36:47
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一.JDK8新特性之Stream流-并行的Stream流以及案例实操二. 并行的Stream流2.1 串行的Stream流我们前面使用的Stream流都是串行，也就是在一个线程上面执行。/**
* 串行流
*/
@Test
public void test01(){
long count = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
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2023-08-25 11:40:31
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java8引入了stream流和并行流，极大的简化了多线程的操作，但是有一点要注意，parallelStream和completablefuture默认都是使用commonPool，参考源码：ForkJoinPool.commonPool();项目所有流操作都是共享该池，当频繁的用于阻塞型任务（IO流：http请求等）时会导致整个项目卡顿，parallelStream只适用于cpu密集型的任务
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2023-07-30 21:49:35
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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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什么是并行流？在介绍并行流之前，我们首先需要了解Stream API是什么。Stream API允许我们以声明性的方式对数据进行操作，例如过滤、映射、排序等，而无需编写繁琐的迭代和循环代码。这不仅提高了代码的可读性，还可以帮助我们减少错误和提高效率。并行流是Stream API的一个特殊形式，它可以将一个数据流分成多个子流，然后在不同的线程上同时处理这些子流，最后将结果合并起来。这使得我们可以充分
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2024-06-20 11:51:57
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# Java Stream流实现原理
Java Stream是Java 8中引入的一种新的抽象流，它提供了一种更简洁、更灵活的方式来处理集合数据。通过Stream，我们可以执行各种操作来处理集合中的元素，如过滤、映射、排序等。在本文中，我们将深入探讨Java Stream流的实现原理，并通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-14 03:52:58
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一、stream流简介Stream流是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。 Stream的优点：声明性，可复合，可并行。这三个特性使得stream操作更简洁，更灵活，更高效。 Stream的操作有两个特点：可以多个操作链接起来运行，内部迭代。 Stream可分为并行流与串行流，Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential()
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2023-07-17 13:24:59
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什么是 Stream 流？简单来说，我们可以使用 java.util.Stream 对一个包含一个或多个元素的集合做各种操作。这些操作可能是 中间操作 亦或是 终端操作。 终端操作会返回一个结果，而中间操作会返回一个 Stream 流。需要注意的是，你只能对实现了 java.util.Collect
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2023-08-23 08:35:16
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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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直接使用stream流public class Stream {public static void main(String[] args) {
//ArrayList<Object> arrayList = new ArrayList<>(); //List集合不安全，stream().parallel()操作不行
List<Objec
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2023-11-12 10:44:24
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文章目录一、stream流的使用流程二、创建流三、实际应用四、stream常用方法1、forEach()迭代数据2、sorted() 排序数据（默认顺序排序，reverse方法倒序排序）3、filter()：过滤4、limit()：使用该方法截断5、skip()：与limit互斥，使用该方法跳过元素6、max，min，sum，avg，count7、map()：接收一个方法作为参数，该函数会被应用
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2023-11-09 15:36:40
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