在Java中，Java 8引入了并行流（Parallel Streams）和并发流（Concurrent Streams）作为处理集合数据的新特性。这两个特性旨在提高对大型数据集的处理性能。
1、并行流（Parallel Streams）：
并行流是一种利用多线程来加速处理集合数据的机制。它通过将数据分割成多个小块，并在多个线程上并行执行操作，从而提高处理速度。在Java中，我们可以使用`parallel`方法将顺序流转换成并行流。
下面是一个使用并行流的实际案例。假设我们有一个包含一百万个整数的列表，并且我们想对列表中的每个元素进行平方处理，并计算处理后的元素的总和：
代码语言：javascript复制import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建包含一百万个整数的列表
List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 1_000_000; i ) {
numbers.add(i);
}
// 使用并行流计算平方和
long sum = numbers.parallelStream()
.mapToLong(num -> num * num)
.sum();
System.out.println("Sum of squared numbers: " sum);
}
}在上述示例中，我们首先创建了一个包含一百万个整数的列表`numbers`。然后，我们使用并行流的`parallelStream`方法将顺序流转换成并行流。接着，通过`mapToLong`方法将每个元素进行平方处理，并使用`sum`方法计算处理后的元素的总和。最后，我们打印出总和。
使用并行流时，Java会自动根据可用的处理器核心数来创建对应数量的线程来执行操作。这样，我们可以充分利用多核处理器的优势，提高处理速度。需要注意的是，并行流在某些情况下可能会产生额外的性能开销，因此在选择使用并行流时需要根据具体情况进行评估。
2、并发流（Concurrent Streams）：
并发流是一种基于非阻塞的数据结构，通过分割数据和并发执行操作，实现对集合数据的高效处理。在Java中，我们可以使用`Stream`接口的`parallel`方法配合`Collections`类的`newSetFromMap`方法来创建并发流。
下面是一个使用并发流的实际案例。假设我们有一个多线程环境下的缓存，其中包含一百万个对象，我们想要并发地将缓存中的所有对象进行处理：
代码语言：javascript复制import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentStreamExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个多线程环境下的缓存
Map<Integer, String> cache = Collections.newSetFromMap(new ConcurrentHashMap<>());
// 向缓存中添加一百万个对象
for (int i = 1; i <= 1_000_000; i ) {
cache.put(i, "Object " i);
}
// 使用并发流并行处理缓存中的对象
Set<String> processedObjects = cache.entrySet()
.parallelStream()
.map(entry -> processObject(entry.getValue()))
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println("Processed objects: " processedObjects.size());
}
private static String processObject(String object) {
// 模拟对象处理过程
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return object.toUpperCase();
}
}在上述示例中，我们首先创建了一个多线程环境下的缓存`cache`，使用`Collections`类的`newSetFromMap`方法创建一个基于`ConcurrentHashMap`的并发集合。然后，我们向缓存中添加一百万个对象。接着，通过并发流的`parallelStream`方法并行处理缓存中的对象，使用`map`方法对每个对象进行处理，并使用`Collectors.toSet`方法将处理后的对象收集到一个集合中。最后，我们打印出处理对象的数量。
使用并发流时，Java会自动创建多个线程来并发执行操作。它适用于多线程环境下的数据处理，能够提高并发性能。需要注意的是，并发流在某些情况下可能会引入竞态条件和线程安全问题，因此在使用并发流时需要注意数据的正确同步。
并行流和并发流都是为了提高对大型数据集的处理性能而引入的特性。并行流适用于多核处理器环境下对数据的分块并行处理，而并发流适用于多线程环境下对数据的非阻塞并发处理。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和场景选择合适的流类型来优化程序的性能。
