JAVA8中引入了lamda表达式和Stream接口。

用法：

public static void main(String[] args) {
   List list = new ArrayList();
   for(int i = 0; i < 100; i++){
      list.add(i);
   }

   list.parallelStream().forEach(x -> {
      System.out.println(x);
   });
}

　输出结果是无序的。

代码上 stream 和 parallelStream 语法差异较小，从执行结果来看，stream顺序输出，而parallelStream 无序输出；parallelStream 执行耗时是 stream 的五分之一。
可以看到在当前测试场景下，parallelStream 获得的相对较好的执行性能，那parallelStream背后到底是什么呢？
要深入了解parallelStream，首先要弄明白ForkJoin框架和ForkJoinPool。ForkJoin框架是java7中提供的并行执行框架，他的策略是分而治之。说白了，就是把一个大的任务切分成很多小的子任务，子任务执行完毕后，再把结果合并起来。

Java Stream 打乱 java stream parallel_线程池

顺便说下ForkJoin框架和ThreadPoolExecutor的区别，ForkJoin框架可以使用数量有限的线程数，执行大量任务，并且这些任务之间是有父子依赖的，必须是子任务执行完成后，父任务才能执行。ThreadPoolExecutor 显然是无法支持这种场景的。而ForkJoin框架，可以让其中的线程创建新的任务，并挂起当前的任务，任务以及子任务会保留在一个内部队列中，此时线程就能够从队列中选择任务顺序执行。

Java 8为ForkJoinPool添加了一个通用线程池，这个线程池用来处理那些没有被显式提交到任何线程池的任务。它是ForkJoinPool类型上的一个静态元素，它拥有的默认线程数量等于运行计算机上的处理器数量。当调用Arrays类上添加的新方法时，自动并行化就会发生。比如用来排序一个数组的并行快速排序，用来对一个数组中的元素进行并行遍历。自动并行化也被运用在Java 8新添加的Stream API中。

上面的代码中，forEach方法会为每个元素的操作创建一个任务，该任务会被前文中提到的ForkJoinPool中的通用线程池处理。以上的并行计算逻辑当然也可以使用ThreadPoolExecutor完成，但是就代码的可读性和代码量而言，使用ForkJoinPool明显更胜一筹。

默认线程池的数量就是处理器的数量，特殊场景下可以使用系统属性：-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism={N} 调整。

并不是并行执行就是性能最好的，要根据具体的应用场景测试分析。如果每个子任务执行时间较短，线程切换就会消耗了大量时间，很明显不适合用这个方法。


说到了并发，不得不提线程安全。先看一个例子：

public void doThreadUnSafe() {
        List<Integer> listFor = new ArrayList<>();
        List<Integer> listParallel = new ArrayList<>();

        IntStream.range(0, 1000).forEach(listFor::add);
        IntStream.range(0, 1000).parallel().forEach(listParallel::add);

        System.out.println("listFor size :" + listFor.size());
        System.out.println("listParallel size :" + listParallel.size());
    }

输出结果：

listFor size :1000
listParallel size :949

显而易见，stream.parallel.forEach()中执行的操作并非线程安全。如果需要线程安全，可以把集合转换为同步集合，即：Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())。

总结下来如下：

  1. 使用parallelStream可以简洁高效的写出并发代码。
  2. parallelStream并行执行是无序的。
  3. parallelStream提供了更简单的并发执行的实现，但并不意味着更高的性能，它是使用要根据具体的应用场景。如果cpu资源紧张parallelStream不会带来性能提升；如果存在频繁的线程切换反而会降低性能。
  4. 任务之间最好是状态无关的，因为parallelStream默认是非线程安全的，可能带来结果的不确定性。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43039062