Java并发编程 - Stream流式计算

在Java并发编程中，Stream API提供了一种非常高效的方式来处理集合数据。Stream API是Java 8引入的新特性，它提供了一种声明式的方式来处理数据集合（如Collection、Arrays等）。通过使用Stream API，可以更简洁地编写复杂的操作，例如过滤、映射、排序和聚合数据等。

Stream的基本概念

• 源：Stream可以从数据源（如集合、数组等）获取数据。
• 中间操作：对数据进行转换，如filter、map、sorted等。中间操作通常是惰性的，也就是说，它们并不会立即执行，而是在触发终端操作时才执行。
• 终端操作：产生结果或副作用，如forEach、collect、reduce等。一旦执行终端操作，Stream管道就会被消费掉，后续不能再次使用。

并行流

除了普通的串行流之外，Stream API还支持并行流。并行流利用多核处理器的优势，将数据分割成多个部分，并行地处理这些部分。这可以显著提高处理大数据集的速度。

创建Stream

可以通过以下方式创建Stream：

1. 从集合创建：

   List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
   Stream<String> stream = names.stream();
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2. 从数组创建：

   String[] array = {"Alice", "Bob", "Charlie"};
   Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
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3. 从迭代器创建：

   Iterator<String> iterator = names.iterator();
   Stream<String> stream = StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize(iterator, Spliterator.ORDERED), false);
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4. 创建并行流：

   List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
   Stream<String> parallelStream = names.parallelStream();
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Stream操作示例

下面是一些使用Stream API的基本示例：

示例1：过滤并打印长度大于5的字符串

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
     .filter(name -> name.length() > 5)
     .forEach(System.out::println);
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示例2：计算长度大于5的字符串的数量

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
long count = names.stream()
                  .filter(name -> name.length() > 5)
                  .count();
System.out.println("Count: " + count);
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示例3：查找第一个长度大于5的字符串

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> result = names.stream()
                               .filter(name -> name.length() > 5)
                               .findFirst();
result.ifPresent(System.out::println);
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示例4：使用并行流对列表进行排序

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> sortedNames = names.parallelStream()
                                .sorted()
                                .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNames);
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示例5：使用并行流计算总和

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.parallelStream()
                 .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);
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终端操作

终端操作是Stream管道的最后一环，它会触发之前定义的所有中间操作。常见的终端操作包括：

• forEach: 遍历Stream中的每个元素。
• count: 计算Stream中的元素数量。
• min, max: 查找Stream中的最小/最大值。
• collect: 将Stream中的元素收集到集合或其他容器中。
• reduce: 对Stream中的元素执行累积操作。

并行流注意事项

虽然并行流可以提高处理速度，但也需要注意以下几点：

1. 数据大小：并行流对于处理大量数据更为有效。如果数据集很小，使用并行流可能会带来额外的开销。
2. 线程安全：并行流可能会导致线程安全问题，尤其是在使用可变共享资源时。确保你的操作是线程安全的，或者使用ThreadLocal变量。
3. 副作用：并行流中的操作不应该有副作用，因为并行执行的顺序是不确定的。

总结

Stream API提供了一种现代、高效的方法来处理数据集合。它不仅可以简化代码，还可以提高性能，特别是当使用并行流处理大数据集时。通过组合不同的中间操作和终端操作，可以很容易地实现复杂的数据处理逻辑。在编写并发程序时，了解和熟练使用Stream API是非常有用的。