新特性误区：Java 8并行流与常规操作的对比案例

原创落日映苍穹つ 2024-10-14 12:03 44阅读 0赞

在讨论Java 8的并行流与常规操作的对比时，可以考虑一个计算大量随机数总和的问题。

**常规操作示例：**
```java
// 假设我们有一个循环来生成并累加随机数
List<Integer> sequentialNumbers = new ArrayList<>();
int totalSum = 0;
Random rand = new Random();

for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
    totalSum += rand.nextInt(100000));
    sequentialNumbers.add(totalSum);
}

System.out.println("Sequential sum: " + totalSum);
```
**并行流示例：**
```java
// 使用Java 8的Stream API和ParallelFluent进行并行操作
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;

public class ParallelExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<Integer> sequentialNumbers = generateSequentialNumbers(100000);
        int totalSum = calculateSequentialTotal(sumMethodForSequential)), parallelSum;
        
        // 创建并行流任务
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
        List<Future<Integer>> futures = executor.submitParallel(() -> sumMethodForParallel(sequentialNumbers, 10000)) for (int i = 0; i < 10; i++) : sequentialNumbers.size());
        
        // 等待并行流任务完成
        for (Future<Integer> future : futures) {
            parallelSum = future.get();
            System.out.println("Parallel sum: " + parallelSum);
        }
        
        // 关闭并行服务
        executor.shutdown();
        
        System.out.println("Sequential sum: " + totalSum);
    }

private static List<Integer> generateSequentialNumbers(int size) {
        return Collections.copy(new ArrayList<>(), 1, size));
    }

private static int calculateSequentialTotal(SumMethod method) {
        int total = 0;
        for (Integer num : generateSequentialNumbers(100000))) {
            total += method.apply(num);
        }
        return total;
    }

private static SumMethod sumMethodForSequential() {
        return num -> num;
    }

private static SumMethod sumMethodForParallel(List<Integer> numbers, int size) {
        return num -> {
            int index = (num - 1) % size + 1;
            if (index < numbers.size()) {
                return numbers.get(index);
            }
            return num; // 如果超出范围，返回原数
        };
    }
}
```
这个例子中，我们使用Java 8的Stream API和ParallelFluent来并行计算大量随机数的总和。对比常规操作，可以看到并行流在处理大数据集时可以显著提高性能。