解鎖多核處理器的力量：探索數據并行化在 Java 8 Stream 中的應用
在 Java 8 中引入的 Stream 為集合數據的處理帶來了現代化的方式，而數據并行化則進一步提升了處理速度，充分發揮了多核處理器的優勢。本篇博客將詳細介紹數據并行化在 Java 8 Stream 中的應用，以及如何利用并行流處理大量數據。
什么是數據并行化
數據并行化是指將任務分解成多個子任務，并將這些子任務分配給多個處理單元（如多個 CPU 核心）并行執行。在集合數據的處理中，可以將數據劃分為多個小塊，然后在不同的處理單元上并行處理，從而加快處理速度。
在大量數據處理上，數據并行化可以大量縮短任務的執行時間，將一個數據分解成多個部分，然后并行處理，最后將多個結果匯總，得到最終的結果
并行和并發
并發（Concurrency）
并發是指多個任務在同一時間段內交替執行。它可以在單個處理器上通過任務切換（上下文切換）實現，也可以在多個處理器上同時進行。在并發模式下，多個任務在微觀上交替執行，但在某個時間段內只有一個任務在執行。這種模式通常用于提高系統的效率和響應能力，適用于 I/O 密集型任務，如網絡通信、文件讀寫等。
并行（Parallelism）
并行是指多個任務在同一時刻同時執行，每個任務在不同的處理器核心上獨立運行。與并發不同，并行是在宏觀上實現多任務的真正同時執行。這種模式通常用于提高計算密集型任務的處理速度，如科學計算、圖像處理等。
總結
并發關注任務之間的交替執行，是一種在時間上的重疊。
并行關注任務在同一時刻的同時執行，是一種在時間上的重合。
并發適用于提高系統效率和響應能力，適用于 I/O 密集型任務。
并行適用于提高計算速度，適用于計算密集型任務。
并行流的使用示例
Java 8 引入了并行流，它使得數據并行化變得非常容易。只需將順序流轉換為并行流，即可實現并行處理。以下是一個簡單的示例代碼：
public class MaxDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
numbers.add(1);
numbers.add(2);
numbers.add(3);
int sum = numbers.parallelStream().mapToInt(i -> i).sum();
System.out.println(sum);
}在上述示例中，通過 parallelStream() 方法將順序流轉換為并行流，從而實現了并行處理。接著，我們對流進行了過濾和映射操作，最后計算了偶數的總和。
注意事項和適用場景
雖然并行流可以提升處理速度，但并不是在所有情況下都適用。不要陷入一個誤區：并行一定比串行快。并行在不同的情況下不一定比串行快。影響并行性能有以下因素：
數據量
如果數據量太小，會直接影響到并行處理的性能。因為在并行內部實現涉及到 fork/join 的操作，這些操作的本身就存在性能的開銷，只有當數據量很大的時候，使用并行處理才有意義
源數據結構
fork 時會對源數據進行分割，數據源的特性直接影響到 fork 的性能，從而導致并行流性能很慢
arrayList、array、IntStream.range,是最容易分割的，因為都支持隨機讀取
HashSet、TreeSet， 相對來說比較容易分割，但是因為內部數據結構，很難被平均分解
LinkedList、Streams.iterate、BufferedReader.lined 不容易分分割，因為長度未知，無法確定分在哪里進行分割
裝箱拆箱
盡量使用基本數據類型，避免裝箱和拆箱
CPU 核數
fork 產生的數量是與 CPU 核數相關，可用的核數越多，獲取的性能提升越大
單元處理開銷
花在流中每個元素的時間越長，并行操作帶來的性能提升就越明顯
并行流原理介紹
并行流的工作原理可以分為以下幾個步驟：
數據切分：初始數據被分成多個小塊，每個塊包含一部分元素。
并行處理：各個處理器核心同時對不同的數據塊執行相同的操作。
結果合并：各個處理器核心處理完成后，將結果合并為最終結果。
并行流在底層的實現是沿用 Java7 提供的 fork 和 join 分解合并框架實現的，fork 根據 cpi 核數進行數據分開，join 對各 forn 進行合并。實現過程如下圖所示：
總結
數據并行化是 Java 8 Stream 中的重要特性，可以顯著提升大規模數據處理的速度。通過將順序流轉換為并行流，我們可以利用多核處理器的優勢，實現高效的并行處理。然而，在使用并行流時需要注意線程安全和適用場景，以充分發揮其優勢。在實際開發中，根據數據規模和操作類型的不同，合理使用并行流將為你的程序帶來性能的提升。
