Java8 stream（）。map（）。reduce（）实际上是map reduce

Question

我在使用stream（）。map（）。reduce（）的地方看到了这段代码。

这个map（）函数真的可以并行工作吗？ 如果是，那么可以为map（）函数初始化多少个最大线程？

如果在以下特定用例中我使用parallelStream（）而不是stream（）怎么办。

谁能给我一个很好的例子，说明哪里不使用parallelStream（）

下面的代码只是从tCode中提取tName并返回逗号分隔的String。

String ts = atList.stream().map(tcode -> {
    return CacheUtil.getTCache().getTInfo(tCode).getTName();
}).reduce((tName1, tName2) -> {
    return tName1 + ", " + tName2;
}).get();

Answer 1

此stream().map().reduce() 不是并行的，因此单个线程作用于该流。

你必须添加parallel或在其他情况下parallelStream （依赖于API，但它同样的事情）。 默认情况下使用并行，您将获得可用处理器数量-1； 但是在ForkJoinPool#commonPool也使用了主线程； 因此通常会有2、4、8个线程等。要检查将得到多少，请使用：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()

您可以使用自定义的游泳池，只要你想获得尽可能多的线程，如图所示这里 。

还要注意，整个管道并行运行，而不仅仅是 map操作。

关于何时使用和何时不使用并行流没有黄金法则，最好的方法是测量。 但也有明显的选择，像10元流-这是得太少有从并行任何实际的好处。

Answer 2

所有并行流都使用公共的fork-join线程池，如果您提交了一个长时间运行的任务，则可以有效地阻塞该池中的所有线程。 因此，您将阻止所有其他使用并行流的任务。

只有两种方法可以确保这种情况永远不会发生。 第一个是确保提交到公共fork-join池的所有任务都不会卡住，并且会在合理的时间内完成。 但是说起来容易做起来难，尤其是在复杂的应用程序中。 另一个选择是不使用并行流，直到Oracle允许我们指定要用于并行流的线程池。

用例假设您有一个集合（列表），该集合在应用程序开始时加载了值，并且在以后的任何时间都没有向其添加新值。 在上述情况下，您可以使用并行流而无需担心。

不用担心流是高效和安全的。