Java8新特性

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。

Java8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()和sequential()在并行流和顺序流之间进行切换。

在了解并行流之前，我们首先需要了解Fork/Join框架

Fork/Join框架

Fork/Join框架：在必要的情况下，将一个大任务进行拆分（fork）成若干个小任务（拆到不可在拆时），在将一个个的小任务运算的结果进行汇总（join）。

Fork/Join 框架与传统线程池的区别

采用“工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能。

测试代码

public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

    public static void main(String[] args) {
        // java8之前
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0, 1000000000L);
        Long sum = pool.invoke(task);

        // java8并行流
        LongStream.rangeClosed(0, 1000000000L)
                .parallel()
                .reduce(0, Long::sum);
    }

    // 处理任务的起始值
    private long start;
    // 处理任务的终止值
    private long end;
    // 被拆分后的最小单位
    private static final long THRESHOLD = 10000;

    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;

        // 到达临界值
        if (length <= THRESHOLD) {
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i ++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        }
        // 没有达到临界值
        else {
            long middle = (start + end) / 2;

            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
            // 拆分子任务，同时压入线程队列
            left.fork();

            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
            // 拆分子任务，同时压入线程队列
            right.fork();

            return  left.join() + right.join();
        }
    }
}