java 8 新特性 并行和串行Stream流的效率对比

使用for循环，串行Stream流，并行Stream流来对5亿个数字求和。看消耗的时间。

public class Demo06 {
private static long times = 50000000000L;
private long start;
    
    @Before
    public void init() {
        start = System.currentTimeMillis();
    }
    
    @After
    public void destory() {
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("消耗时间: " + (end - start));

    }
   
    // 测试效率,parallelStream 120
    @Test
    public void parallelStream() {
        System.out.println("serialStream");
        LongStream.rangeClosed(0, times)
                    .parallel()
                    .reduce(0, Long::sum);
    }
    
    // 测试效率,普通Stream 342
    @Test
    public void serialStream() {
        System.out.println("serialStream");
        LongStream.rangeClosed(0, times)
            .reduce(0, Long::sum);
    }
   
    // 测试效率,正常for循环 421
    @Test
    public void forAdd() {
        System.out.println("forAdd");
        long result = 0L;
        for (long i = 1L; i < times; i++) {
             result += i;
        }
    }
}

我们可以看到parallelStream的效率是最高的。

Stream并行处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作。

parallelStream线程安全问题

解决parallelStream线程安全问题

// 并行流注意事项
@Test
public void parallelStreamNotice() {
   
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        list.add(i);
    }
    
    List<Integer> newList = new ArrayList<>();
    // 使用并行的流往集合中添加数据
    list.parallelStream()
        .forEach(s -> {
             newList.add(s);
        });
    
    System.out.println("newList = " + newList.size());
}

运行效果：

newList = 903

我们明明是往集合中添加1000个元素，而实际上只有903个元素。

解决方法：

加锁、使用线程安全的集合或者调用Stream的 toArray() / collect() 操作就是满足线程安全的了。