Java中的LongStream并行()

在Java 8中，LongStream是一种方便而有效的处理原始long值的方法。与其他Stream类型一样，它提供各种操作，如filter(), map(), reduce()等。但是，LongStream具有一些特殊的优势，尤其是在处理大量数据时。本文将介绍Java中的LongStream并行处理，以及如何使用它来提高性能。

LongStream并行处理的概念

LongStream并行处理是将原始long值序列划分成多个子序列，以便并行操作。在这种情况下，LongStream接口提供了两种方法：

• parallel()：将Stream转换为并行Stream。
• sequential()：将并行Stream转换为顺序Stream。

顺序Stream和并行Stream之间的主要区别在于它们如何操作。顺序Stream一次处理一个元素，而并行Stream将元素分成多个子序列，然后同时处理多个子序列。这样，能够更好地利用多核处理器，提高处理速度。

在使用LongStream并行处理时，一般要注意以下几点：

• 并行处理需要额外的时间和空间来划分子序列、调度线程等，因此可能不适用于小数据集。
• 并行处理可能会导致结果误差，例如在求和时，因为线程并行访问同一变量，可能会导致竞态条件出现，进而导致错误的结果。

使用LongStream并行处理的示例

以下示例展示了如何使用LongStream并行处理来计算给定范围内所有整数的和。在本例中，我们将范围划分成多个子范围，并在多个线程中进行处理。

public static long sum(long n) {
    return LongStream.rangeClosed(1, n).parallel().sum();
}

在这个示例中，我们使用rangeClosed()方法生成值的范围，并将其转换为并行LongStream来并行计算总和。如果不使用.parallel()方法，则默认为顺序流，应用程序的性能将大幅度下降。

总结

LongStream并行处理是一种高效的处理原始long值的方法，特别是在处理大数据集时。但是，需要谨慎使用，并注意实现中可能出现的错误。使用并行处理需要根据实际情况进行考虑，不能过度追求性能提升。