首页手记 Java并行流：一次搞定多线程编程难题，让你的程序飞起来！

Java并行流：一次搞定多线程编程难题，让你的程序飞起来！

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Java 面试

前言

在日常的工作中，为了提高程序的处理速度，充分利用多核处理器的性能，我们需要手动编写多线程代码。但是多线程编程非常复杂，容易出现死锁、竞态条件等问题，给我们带来了很大的困扰。而 Java 并行流则提供了一种更加简单、易用、安全的并发编程方式，可以让我们更加轻松地编写高效的并发程序。

使用多线程下载文件

public class MultiThreadExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        List<String> urls = Arrays.asList(
            "https://example.com/file1.txt",
            "https://example.com/file2.txt",
            "https://example.com/file3.txt",
            "https://example.com/file4.txt",
            "https://example.com/file5.txt"
        );
        
        int threads = 5;
        int chunkSize = urls.size() / threads;
        int startIndex = 0;
        int endIndex = chunkSize;

        // 创建线程列表
        List<DownloadThread> downloadThreads = new ArrayList<>();

        // 启动多个线程进行文件下载
        for (int i = 0; i < threads; i++) {
            downloadThreads.add(new DownloadThread(urls, startIndex, endIndex));
            downloadThreads.get(i).start();
            startIndex += chunkSize;
            endIndex += chunkSize;
        }

        // 等待所有线程结束并汇总结果
        for (DownloadThread downloadThread : downloadThreads) {
            downloadThread.join();
        }

        System.out.println("文件下载完成");
    }
}

class DownloadThread extends Thread {
    private List<String> urls;
    private int start;
    private int end;

    public DownloadThread(List<String> urls, int start, int end) {
        this.urls = urls;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    public void run() {
        for (int i = start; i < end; i++) {
            HttpUtil.download(urls.get(i));
        }
    }
}

我们首先将要下载的文件 URL 存储在一个 List 中，然后为每个块创建了一个 DownloadThread 对象，并启动了多个线程进行下载操作。每个线程只负责处理 URL 的一个块，调用 HttpUtil.download 方法进行文件下载操作。最后，我们等待所有线程结束即可。

使用Fork/Join进行下载

  import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class ForkJoinExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> urls = Arrays.asList(
            "https://example.com/file1.txt", 
            "https://example.com/file2.txt", 
            "https://example.com/file3.txt", 
            "https://example.com/file4.txt", 
            "https://example.com/file5.txt"
        );
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        pool.invoke(new DownloadAction(urls, 0, urls.size()));
        System.out.println("文件下载完成");
    }

    static class DownloadAction extends RecursiveAction {
        private List<String> urls;
        private int start;
        private int end;

        public DownloadAction(List<String> urls, int start, int end) {
            this.urls = urls;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected void compute() {
            if (end - start <= 1) {
                HttpUtil.download(urls.get(start));
                return;
            }

            int mid = (start + end) / 2;
            DownloadAction leftAction = new DownloadAction(urls, start, mid);
            DownloadAction rightAction = new DownloadAction(urls, mid, end);
            invokeAll(leftAction, rightAction);
        }
    }
}

在这个示例中，我们使用了 ForkJoin 框架来实现文件下载。首先，我们创建了一个 DownloadAction 类，继承自 RecursiveAction 类，表示一个递归操作。在 compute 方法中，我们首先判断当前操作的 URL 是否为一个，如果是，则直接调用 HttpUtil.download 方法进行文件下载。如果不是，则将 URL 列表分为两半，分别创建两个子任务进行处理，然后使用 invokeAll 方法将这两个子任务提交到线程池中并等待它们完成。

在 main 方法中，我们首先创建了一个 ForkJoinPool 对象，然后调用 invoke 方法来执行 DownloadAction 操作。在这里，我们使用了默认的线程池，也可以根据需要创建自定义的线程池。

使用Java并行流

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> urls = Arrays.asList(
            "https://example.com/file1.txt", 
            "https://example.com/file2.txt", 
            "https://example.com/file3.txt", 
            "https://example.com/file4.txt", 
            "https://example.com/file5.txt"
        );
        urls.parallelStream().forEach(url -> HttpUtil.download(url));
        System.out.println("文件下载完成");
    }
}

在这个示例中，我们使用了 Java 并行流来实现文件下载。首先，我们创建了一个 URL 列表，然后使用 parallelStream 方法将其转换为并行流。接着，我们使用 forEach 方法遍历并行流中的每个 URL，并使用 HttpUtil.download 方法进行文件下载。在这个过程中，Java 会自动将并行流中的元素分配给多个线程并行执行，以提高程序的性能。

Java 并行流是什么？

好了，相信看了上面的案例，应该对并行流有了一个简单的认识了吧。让原本又丑又长的代码，一下就变得眉清目秀了。所以那让我们进一步的来了解它吧。

Java 并行流是 Java 8 中新增的一个特性，它提供了一种便捷的方式来进行并发计算。在传统的 Java 编程中，为了利用多核处理器的性能，我们需要手动编写多线程代码。但是多线程编程非常复杂，容易出现死锁、竞态条件等问题，给我们带来了很大的困扰。而 Java 并行流则提供了一种更加简单、易用、安全的并发编程方式，可以让我们更加轻松地编写高效的并发程序。

Java 并行流的核心是将数据集合分成多个小块，然后在多个处理器上并行处理，最后将结果合并成一个结果集。使用 Java 并行流可以有效地利用多核处理器的性能，提升程序运行效率。此外，Java 并行流还提供了一系列的中间操作和终止操作，可以方便地进行数据筛选、映射、过滤等操作。

Java并行流的实现原理？

Java 并行流是基于 Fork/Join 框架实现的，它使用了多线程来处理流操作。具体来说，Java 并行流的实现原理如下：

拆分数据

当并行流操作开始时，数据会被拆分成多个小块。每个小块都会被分配给不同的线程去处理。

执行任务

每个线程会独立地执行任务。线程会使用 fork/join 框架将自己的任务拆分成更小的子任务，并将这些子任务分配给其他线程。

合并结果

当所有线程完成任务后，它们会将自己的结果合并到一起。这个过程类似于 reduce 操作，不同之处在于它是并行的。

Java 并行流的是基于 Fork/Join 框架实现的，而Fork/Join 框架是 Java 7 引入的一个用于并行计算的框架，它基于工作窃取算法，可以将一个大任务拆分成多个小任务，每个线程独立地处理一个小任务。在 Java 8 中，通过对 Stream 接口的扩展，使得并行计算更加容易实现。

需要注意的是，Java 并行流在执行操作时，会根据当前计算机的 CPU 核心数来确定并行线程的数量，如果并行线程数量过多，会造成过多的上下文切换，反而会降低程序的性能。因此，在使用并行流时需要注意控制并行线程的数量。

三种方式对比

在文件下载这个例子中，我们使用了多线程、ForkJoin 框架和 Java 并行流三种方式来实现。我们来对比一下这三种方式的优缺点。

1. 多线程方式

优点：

可以手动控制线程的数量，适用于对线程数量有特殊要求的场景。
可以使用线程池来重用线程，减少线程创建和销毁的开销。
可以使用 wait 和 notify 等机制来实现线程间的通信和协作。

缺点：

需要手动编写线程的创建和销毁代码，代码复杂度较高。
线程之间的协作和通信需要手动实现，容易出现死锁等问题。
代码的可读性和可维护性较差。

2. ForkJoin 框架方式

优点：

可以自动地将任务拆分成更小的子任务，并将子任务分配给多个线程并行执行，简化了代码实现。
可以通过调整并行度来优化性能，提高代码的灵活性。
可以使用默认的线程池或自定义的线程池来管理线程。

缺点：

不适用于 IO 密集型操作，仅适用于 CPU 密集型操作。
线程之间的协作和通信需要手动实现，容易出现死锁等问题。

3. Java 并行流方式

优点：

可以使用函数式编程的方式简化代码实现，代码可读性较高。
可以自动地将数据分配给多个线程并行处理，简化了代码实现。
可以根据需要选择并行度来优化性能。
可以通过流水线方式优化代码性能，提高代码的灵活性。

缺点：

不适用于 IO 密集型操作，仅适用于 CPU 密集型操作。
对于一些特殊的操作，例如排序和去重，可能需要手动调整代码才能使用并行流。

总结

Java并行流可以让多线程编程变得更加简单易懂，减少编程中的并发问题，提高代码质量和可维护性。帮助开发人员更加轻松地实现任务并行，充分利用多核处理器的性能，加快程序的执行速度。但是虽然并行流有诸多优点，但是还需要根据具体场景来选择合适的方式。如果是 IO 密集型操作，我们应该使用多线程或者 Java NIO 等技术来实现；如果是 CPU 密集型操作，我们可以使用 ForkJoin 框架或者 Java 并行流来实现。