在 Java 8 中引入的 Stream 为集合数据的处理带来了现代化的方式，而数据并行化则进一步提升了处理速度，充分发挥了多核处理器的优势。本篇博客将详细介绍数据并行化在 Java 8 Stream 中的应用，以及如何利用并行流处理大量数据。
什么是数据并行化
数据并行化是指将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元（如多个 CPU 核心）并行执行。在集合数据的处理中，可以将数据划分为多个小块，然后在不同的处理单元上并行处理，从而加快处理速度。
在大量数据处理上，数据并行化可以大量缩短任务的执行时间，将一个数据分解成多个部分，然后并行处理，最后将多个结果汇总，得到最终的结果
并行和并发
并发（Concurrency）
并发是指多个任务在同一时间段内交替执行。它可以在单个处理器上通过任务切换（上下文切换）实现，也可以在多个处理器上同时进行。在并发模式下，多个任务在微观上交替执行，但在某个时间段内只有一个任务在执行。这种模式通常用于提高系统的效率和响应能力，适用于 I/O 密集型任务，如网络通信、文件读写等。
并行（Parallelism）
并行是指多个任务在同一时刻同时执行，每个任务在不同的处理器核心上独立运行。与并发不同，并行是在宏观上实现多任务的真正同时执行。这种模式通常用于提高计算密集型任务的处理速度，如科学计算、图像处理等。
总结
并发关注任务之间的交替执行，是一种在时间上的重叠。
并行关注任务在同一时刻的同时执行，是一种在时间上的重合。
并发适用于提高系统效率和响应能力，适用于 I/O 密集型任务。
并行适用于提高计算速度，适用于计算密集型任务。
并行流的使用示例
Java 8 引入了并行流，它使得数据并行化变得非常容易。只需将顺序流转换为并行流，即可实现并行处理。以下是一个简单的示例代码：
public class MaxDemo {
public static void main(String[] args) {
List numbers = new ArrayList();
numbers.add(1);
numbers.add(2);
numbers.add(3);
int sum = numbers.parallelStream().mapToInt(i -> i).sum();
System.out.println(sum);
}在上述示例中，通过 parallelStream() 方法将顺序流转换为并行流，从而实现了并行处理。接着，我们对流进行了过滤和映射操作，最后计算了偶数的总和。
注意事项和适用场景
虽然并行流可以提升处理速度，但并不是在所有情况下都适用。不要陷入一个误区：并行一定比串行快。并行在不同的情况下不一定比串行快。影响并行性能有以下因素：
数据量
如果数据量太小，会直接影响到并行处理的性能。因为在并行内部实现涉及到 fork/join 的操作，这些操作的本身就存在性能的开销，只有当数据量很大的时候，使用并行处理才有意义
源数据结构
fork 时会对源数据进行分割，数据源的特性直接影响到 fork 的性能，从而导致并行流性能很慢
arrayList、array、IntStream.range,是最容易分割的，因为都支持随机读取
HashSet、TreeSet， 相对来说比较容易分割，但是因为内部数据结构，很难被平均分解
LinkedList、Streams.iterate、BufferedReader.lined 不容易分分割，因为长度未知，无法确定分在哪里进行分割
装箱拆箱
尽量使用基本数据类型，避免装箱和拆箱
CPU 核数
fork 产生的数量是与 CPU 核数相关，可用的核数越多，获取的性能提升越大
单元处理开销
花在流中每个元素的时间越长，并行操作带来的性能提升就越明显
并行流原理介绍
并行流的工作原理可以分为以下几个步骤：
数据切分：初始数据被分成多个小块，每个块包含一部分元素。
并行处理：各个处理器核心同时对不同的数据块执行相同的操作。
结果合并：各个处理器核心处理完成后，将结果合并为最终结果。
并行流在底层的实现是沿用 Java7 提供的 fork 和 join 分解合并框架实现的，fork 根据 cpi 核数进行数据分开，join 对各 forn 进行合并。实现过程如下图所示：
总结
数据并行化是 Java 8 Stream 中的重要特性，可以显著提升大规模数据处理的速度。通过将顺序流转换为并行流，我们可以利用多核处理器的优势，实现高效的并行处理。然而，在使用并行流时需要注意线程安全和适用场景，以充分发挥其优势。在实际开发中，根据数据规模和操作类型的不同，合理使用并行流将为你的程序带来性能的提升。
