详解Java8特性之Stream API并行流

在详解Java8特性之Stream API中，我用的例子使用的都是串行流，即单线程执行的，其实Stream API还提供了并行流，即多线程执行操作。

java.util.Collection<E>

新添加了两个默认方法

default Stream stream() ： 返回串行流

default Stream parallelStream() ： 返回并行流

可以发现，

stream()

和

parallelStream()

方法返回的都是

java.util.stream.Stream<E>

类型的对象，说明它们在功能的使用上是没差别的。唯一的差别就是单线程和多线程的执行，关于Stream API还不了解的可以去我开头给出的链接那文章看看。下面我就使用一下并行流，对比串行流看看性能上的差距。

下面是例子

import java.time.Duration;
import java.time.LocalTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.junit.Test;

public class TestParallelStream {

@Test
public void testStream() {
// 起始时间
LocalTime start = LocalTime.now();

List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 将10000-1存入list中
for (int i = 10000; i >= 1; i--) {
list.add(i);
}

list.stream()// 获取串行流
.sorted()// 按自然排序，即按数字从小到大排序
.count();// count()是终止操作，有终止操作才会执行中间操作sorted()

// 终止时间
LocalTime end = LocalTime.now();

// 时间间隔
Duration duration = Duration.between(start, end);
// 输出时间间隔毫秒值
System.out.println(duration.toMillis());
}

@Test
public void testParallelStream() {
// 起始时间
LocalTime start = LocalTime.now();

List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 将10000-1存入list中
for (int i = 10000; i >= 1; i--) {
list.add(i);
}

list.parallelStream()// 获取并行流
.sorted()// 按自然排序，即按数字从小到大排序
.count();// count()是终止操作，有终止操作才会执行中间操作sorted()

// 终止时间
LocalTime end = LocalTime.now();

// 时间间隔
Duration duration = Duration.between(start, end);
// 输出时间间隔毫秒值
System.out.println(duration.toMillis());
}
}

这个测试类呢有两个方法，一个是

testStream()

，另一个是

testParallelStream()

，很明显前者是测试串行流的，后者是测试并行流的，这个两个方法的唯一区别也就在于

list

调用的是

stream()

方法还是

parallelStream()

方法。它们都做同样的一件事，就是对10000-1进行自然排序。至于

LocalTime

和

Duration

类是Java 8提供新的操作日期时间的类，不了解的可以去这看看详解Java8特性之新的日期时间 API。其它的我注释已经写的很清楚了。

执行的结果呢是出乎意料的，在我的电脑上，

testStream()

方法的执行时间在16毫秒左右，而

testParallelStream()

方法的执行时间在23毫秒左右。

一般我们会认为多线程执行任务会比单线程执行快，其实也不一定，因为多线程的切换什么的也是需要消耗一定时间的，如果任务太小了，多线程的切换时间可能会占总的执行时间很大一个比例。还有就是如果CPU是单核的，多线程也是没单线程好的。关于这点我在Fork/Join框架及其性能介绍中有比较详细地说明了，Fork/Join框架也是利用多线程执行任务的，也会有上面的这个问题存在。

总之，串行流和并行流差别就是单线程和多线程的执行，至于具体选哪种，我的建议是如果任务太小或者运行程序的机器是单核的话，就用串行流，如果任务比较大且运行程序的机器是多核，就可以考虑用并行流。