parallelStream一定更快吗？大家都知道Stream分为sequentialstream和parallelstream：stream（顺序流）parallelStream（并行流）它们最大的区别就是parallelStream支持并行处理，所以效率肯定比stream（顺序流）快。本文不会介绍Stream的基础知识。之前在Stream系列写过一个话题。不懂的可以关注公众号Java技术栈，然后在公众号Java教程菜单中阅读。但是你确定parallelStream一定更快吗？栈长写了一个排序的例子，使用stream和parallelStream对一个100~10000000条数据的集合进行排序，来看看执行效率如何！顺序流排序：/***顺序流排序*@author:stacklength*@from:公众号Java技术栈*/privatestaticvoidstreamSort(){longstart=System.currentTimeMillis();Listlist=newArrayList<>(LIST);list.stream().sorted(SortTest.User::compareAge).collect(Collectors.toList());System.out.println("\nListsize:"+list.size()+"Stream.sorted:"+(System.currentTimeMillis()-start));}并行流排序:/***并行流排序*@author:stacklength*@from:公众号Java技术栈*/privatestaticvoidparallelStreamSort(){longstart=System.currentTimeMillis();Listlist=newArrayList<>(LIST);list.parallelStream().sorted(SortTest.User::compareAge).collect(Collectors.toList());System.out.println("Listsize:"+list.size()+"ParallelStream.sorted:"+(System.currentTimeMillis()-start));}本文全部内容完整示例源码已上传：https://github.com/javastacks...执行结果如下：Listsize:10000000Stream.sorted:202Listsize:10000000ParallelStream.sorted:402Listsize:1000000Stream.排序：53列表大小：1000000ParallelStream.sorted：15列表大小：100000Stream.sorted：1列表大小：100000ParallelStream.sorted：2列表大小：10000Stream.sorted：0列表大小：10000ParallelStream.sorted：1列表大小：1000Stream.sorted：0Listsize:1000ParallelStream.sorted:1Listsize:100Stream.sorted:0Listsize:100ParallelStream.sorted:0100000以下无差异；ParallelStream在大约1,000,000时领先于Stream，但并非每次都如此。经过不断的测试，这个在数据量区间的测试中，两者会遥遥领先；它非常稳定在10000000左右，ParallelStream几乎比Stream慢2倍！现在你可能想知道，为什么会这样？栈长一开始也有疑惑，并行流（ParallelStream）怎么会比顺序流（Stream）慢。其实想想就明白了。并行流（ParallelStream）背后其实是Java7开始支持的Fork/Join，即将一个大任务拆分成N个小任务，最后合并每个子任务的结果，所以进行拆分、创建、合并等操作子任务线程的结果需要很大的开销，尤其是线程的创建。因此，这种并不耗时的简单排序操作其实并不适合并行流（ParallelStream），它带来的线程创建损失可能比顺序流（Stream）要慢。最新的Java8+面试题也整理好了，点击Java面试库小程序在线刷题。何时使用ParallelStream？由于使用Fork/Join是有损的，理论上单条数据的处理时间应该超过并行流（ParallelStream）本身的损失，这种情况下比较合适。也就是说，如果流中每条数据的处理都比较耗时，而且没有顺序要求，那么在这种场景下使用并行流（ParallelStream）会更快更合适。我们看下面的例子：顺序流数据处理：/***顺序流数据处理*@author:stacklength*@from:公众号Java技术栈*/privatestaticvoidstreamProcess(){longstart=System.当前时间毫秒();Listlist=newArrayList<>(LIST);list.stream().map(StreamSpeedTest::process).collect(Collectors.toList());System.out.println("\n列表大小："+list.size()+"流处理："+(System.currentTimeMillis()-start));}并行流数据处理：/***并行流数据处理*@author:stacklength*@from:公众号Java技术栈*/privatestaticvoidparallelStreamProcess(){longstart=System.currentTimeMillis();Listlist=newArrayList<>(LIST);list.parallelStream().map(StreamSpeedTest::process).collect(Collectors.toList());System.out.println("列表大小："+list.size()+"并行流进程："+(System.currentTimeMillis()-start));}数据处理：/***数据处理*@author:栈长*@from:公众号Java技术栈*/privatestaticSortTest.Userprocess(SortTest.Useruser){try{user.setName(user.getName()+":process");线程.睡眠(5);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}returnuser;}注意：这里添加了5毫秒的休眠。为了反映数据的真实处理时间，本文所有完整示例源码均已上传：https://github.com/javastacks...并行流排序：Listsize:1000Streamprocess:5750Listsize:1000ParallelStreamprocess:745Listsize:100Streamprocess:566Listsize:100ParallelStreamprocess:77结果很明显，无论你测试多少次，并行流（ParallelStream）的处理速度都比顺序流（Stream）快)次！！我这里只测试了100条和1000条数据，因为使用顺序流（Stream）可能等待10000条以上的数据需要很长时间。而且，我程序中的处理逻辑只休眠了5毫秒。如果实际处理单条数据的时间比这个长，并行流（ParallelStream）的处理效率会更加明显。总结简单总结一下：stream：适用于避免线程安全问题，需要顺序执行，数据处理简单，不耗时的任务；parallelStream：适用于不存在线程安全问题、不需要顺序执行、需要耗时数据处理的任务；那么，你学业有失了吗？赶快发给身边的同事吧，别再乱用parallelStream了！如果用不好，不说线程安全问题，在效率上可能会适得其反。如果不知道如何使用Java8的新知识点（Lambda、Stream、函数式接口等），可以关注公众号：Java技术栈，在Java教程菜单里看，我写过Java8+系列教程的有一堆。本文所有完整示例源码均已上传：https://github.com/javastacks...欢迎Star学习，这??里将提供以下Java示例！好了，今天的分享就到这里。稍后栈长会分享更多有趣的Java技术和最新的技术资料。关注公众号Java技术栈第一时间推送。我也会分享主流的Java面试题和参考答案。全部搞定后在公众号后台回复关键词“面试”刷题。最后，如果觉得我的文章对你有用，动动你的小手，送给正在看的人，转发吧，原创不易，楼主需要你的鼓励。版权声明：本文为公众号《Java技术栈》原创。转载、引用本文内容请注明出处。抄袭、洗稿均属侵权投诉，后果自负，并保留追究法律责任的权利。近期热点文章推荐：1.1000+Java面试题及答案（2022最新版）2.厉害了！Java协程来了。..3.SpringBoot2.x教程，太全面了！4.不要用爆破爆满画面，试试装饰者模式，这才是优雅的方式！！5.《Java开发手册（嵩山版）》最新发布，赶快下载吧！感觉不错，别忘了点赞+转发！
