大家好，我是小米，在本期技术分享中，我将为大家详细介绍JDK1.8中的Stream以及它的并行操作原理。Stream是Java 8引入的一个强大的数据处理工具，可以让我们以一种简洁、高效的方式对集合数据进行操作和处理。接下来，我们来逐一探讨Stream的相关内容。
Stream
Stream是Java 8引入的一个新的抽象概念，它可以看作是对集合数据的一种高级抽象。Stream提供了一套丰富的操作方法，可以对集合数据进行过滤、映射、排序、聚合等处理。
Stream具有以下优点：
- 简洁：使用Stream可以用更少的代码实现复杂的数据操作，提高代码的可读性和可维护性。
- 高效：Stream的操作可以进行延迟执行和短路操作，只处理需要的数据，避免了不必要的计算。
- 并行化：Stream提供了并行处理的支持，可以利用多核处理器的优势，提高处理速度。
然而，Stream也有一些缺点：
- 学习成本：对于刚接触Stream的开发者来说，可能需要一定的学习成本来掌握其使用方法和注意事项。
- 适用场景：Stream适用于需要对集合数据进行复杂处理的场景，但对于简单的操作，使用传统的循环方式可能更加直观和高效。
在电商场景中，Stream适用于各种需要对商品数据进行筛选、排序、统计、转换等操作的场景。例如，我们可以使用Stream来筛选出满足某种条件的商品，对商品价格进行排序，统计商品销量等。
Lambda表达式
在介绍Stream的并行操作原理之前，我们需要了解一下Lambda表达式。Lambda表达式是Java 8引入的一种新的语法特性，可以简化匿名内部类的编写。
Lambda表达式具有以下优点：
- 简洁：使用Lambda表达式可以用更少的代码实现功能，减少了冗余代码的编写。
- 传递行为：Lambda表达式可以将行为作为参数传递给方法，使得代码更加灵活和可扩展。
- 并行化：Lambda表达式可以帮助我们充分利用并行处理的优势，提高程序的性能。
然而，Lambda表达式也有一些缺点：
- 学习成本：对于不熟悉Lambda表达式的开发者来说，可能需要一定的学习成本来理解其语法和使用方式。
- 可读性：Lambda表达式的语法相对较新，可能降低代码的可读性，特别是对于复杂的表达式。
在电商场景中，Lambda表达式适用于需要对数据集合进行遍历、筛选、映射等操作的场景。例如，我们可以使用Lambda表达式来遍历商品列表，筛选出符合某种条件的商品，对商品进行价格映射等。
Fork/Join框架
Fork/Join框架是Java 7引入的一种并行计算框架，它可以将一个大任务拆分成多个小任务，并行地执行这些小任务，最后将结果合并起来。
Fork/Join框架具有以下优点：
- 自动任务拆分：Fork/Join框架能够自动将大任务拆分成小任务，并将这些小任务分配给工作线程进行处理，简化了并行计算的编程模型。
- 工作窃取：Fork/Join框架中的工作线程在处理完自己分配的任务后，可以从其他线程的任务队列中窃取任务执行，提高了任务的负载均衡和处理效率。
- 适应性：Fork/Join框架根据当前的任务执行情况自动调整任务的拆分策略和线程的并发度，提高了整体的性能。
然而，Fork/Join框架也有一些缺点：
- 上下文切换：由于任务的拆分和合并需要进行上下文切换，这会带来一定的性能开销。
- 任务依赖性：某些场景下，任务之间存在较强的依赖关系，使用Fork/Join框架可能会导致任务调度和执行的复杂性。
在电商场景中，Fork/Join框架适用于需要对大数据集进行拆分和并行处理的场景。例如，我们可以使用Fork/Join框架来并行计算商品库存总量、对订单进行拆分和合并等。
Steam操作步骤
接下来，让我们来详细了解一下Stream的三个操作步骤：创建Stream、中间操作和终止操作。
步骤一：创建Stream
在创建Stream时，我们可以通过集合、数组、I/O流等多种方式来获取一个Stream对象。
常见的创建Stream的方式包括：
- 通过集合：可以通过集合类的stream()方法或parallelStream()方法来创建一个Stream。
- 通过数组：可以通过Arrays类的stream()方法来创建一个Stream。
- 通过值或数组元素：可以使用Stream.of()方法来创建一个包含指定值或数组元素的Stream。
- 通过函数生成：可以使用Stream.generate()方法或Stream.iterate()方法来创建一个无限流。
步骤二：中间操作
中间操作是对Stream进行一系列的转换和处理操作，可以将一个Stream转换为另一个Stream，中间操作不会产生最终的结果。
常见的中间操作包括：
- filter()：根据指定的条件过滤出满足条件的元素。
- map()：对每个元素进行映射操作，将其转换为另一种类型。
- sorted()：对元素进行排序。
- distinct()：去除重复的元素。
- limit()：限制元素的数量。
- skip()：跳过指定数量的元素。
步骤三：终止操作
终止操作是对Stream进行最终的处理操作，会产生一个最终的结果或副作用。
常见的终止操作包括：
- forEach()：对Stream中的每个元素执行指定的操作。
- toArray()：将Stream中的元素转换为数组。
- reduce()：对Stream中的元素进行归约操作，得到一个最终的结果。
- collect()：将Stream中的元素收集到一个集合中。
- count()：统计Stream中的元素个数。
- anyMatch()、allMatch()、noneMatch()：判断Stream中的元素是否满足指定的条件。
Stream并行原理
Stream提供了并行处理的支持，可以通过parallel()方法将一个Stream转换为并行Stream，从而充分利用多核处理器的优势。
Stream并行化的原理是基于Fork/Join框架实现的。在并行Stream中，数据会被拆分成多个小块，每个小块分配给一个工作线程进行处理，最后将各个工作线程的处理结果合并起来。
并行Stream的优点：
- 提高性能：利用多核处理器的并行计算能力，加快数据处理的速度。
- 自动任务拆分和合并：无需手动拆分和合并任务，由Stream和Fork/Join框架自动完成。
并行Stream的缺点：
- 上下文切换：并行处理涉及到线程间的上下文切换，这会引入一定的性能开销。
- 数据依赖性：在并行处理中，如果存在数据之间的依赖关系，需要额外考虑数据一致性和线程安全性的问题。
在电商场景中，当需要处理大量数据或者对数据进行耗时的计算时，可以考虑使用并行Stream来提高处理效率。例如，对于商品的批量处理、大数据的统计分析等场景，使用并行Stream可以充分利用多核处理器的优势，加快数据处理速度。
并行池的来源
在Java 8中，Stream的并行操作依赖于一个全局的并行池，称为Common Pool。该并行池是Fork/Join框架的一部分，可以通过ForkJoinPool.commonPool()方法获取。
Common Pool的特点是共享和复用线程，它默认使用的线程数量是CPU核心数。在执行并行Stream操作时，如果没有显式指定线程池，Stream会使用Common Pool来执行并行任务。
需要注意的是，由于Common Pool是一个共享的线程池，它可能会被应用程序中其他的并行任务所占用。因此，在一些特殊的场景中，为了避免线程资源的争夺和影响性能，可以考虑使用自定义的线程池来执行并行Stream操作。
总结
通过本文的介绍，我们了解了JDK1.8中的Stream以及它的并行操作原理。Stream提供了一种简洁、高效的方式来对集合数据进行操作和处理，适用于各种电商场景。同时，我们还介绍了Lambda表达式和Fork/Join框架的优缺点和适用场景。
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希望本文对大家理解Stream的并行操作原理和应用场景有所帮助。如果你对这方面的内容感兴趣，欢迎关注小米科技，我们将继续分享更多有趣的技术话题。谢谢阅读！
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