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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

结尾

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??我是不一样的科技宅，每天进步一点点，体验不一样的生活。我们下期见！