文章來源于公眾號：小姐姐味道
很多同學喜歡使用lambda表達式，它允許你定義短小精悍的函數，體現你高超的編碼水平。當然，這個功能在某些以代碼行數來衡量工作量的公司來說，就比較吃虧一些。
比如下面的代碼片段，讓人閱讀的時候就像是讀詩一樣。但是一旦用不好，也是會要命的。
List<Integer> transactionsIds =
widgets.stream()
.filter(b -> b.getColor() == RED)
.sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
.mapToInt(Widget::getWeight)
.sum();
這段代碼有一個關鍵的函數，那就是stream。通過它，可以將一個普通的 list ，轉化為流，然后就可以使用類似于管道的方式對 list 進行操作?？傊眠^的都說好。
問題來了
假如我們把stream換成parallelStream，會發(fā)生什么情況？
根據字面上的意思，流會從串行 變成并行。
既然是并行，那用屁股想一想，就知道這里面肯定會有線程安全問題。不過我們這里討論的并不是要你使用線程安全的集合，這個話題太低級?，F階段，知道在線程不安全的環(huán)境中使用線程安全的集合，已經是一個基本的技能。
這次踩坑的地方，是并行流的性能問題。
我們用代碼來說話。
下面的代碼，開啟了8個線程，這8個線程都在使用并行流進行數據計算。在執(zhí)行的邏輯中，我們讓每個任務都 sleep 1秒鐘，這樣就能夠模擬一些 I/O 請求的耗時等待。
使用stream，程序會在30秒后返回，但我們期望程序能夠在1秒多返回，因為它是并行流，得對得起這個稱號。
測試發(fā)現，我們等了好久，任務才執(zhí)行完畢。
static void paralleTest() {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19,
20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29
);
final long begin = System.currentTimeMillis();
numbers.parallelStream().map(k -> {
try {
Thread.sleep(1000);
System.out.println((System.currentTimeMillis() - begin) + "ms => " + k + " \t" + Thread.currentThread());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return k;
}).collect(Collectors.toList());
}
public static void main(String[] args) {
// System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "20");
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
new Thread(() -> paralleTest()).start();
}坑
實際上，在不同的機器上執(zhí)行，這段代碼花費的時間都不一樣。
既然是并行，那肯定得有個并行度。太低了，體現不到并行的能能力；太大了，又浪費了上下文切換的時間。我是很沮喪的發(fā)現，很多高級研發(fā)，將線程池的各種參數背的滾瓜爛熟，各種調優(yōu)，竟然敢睜一只眼閉一只眼的在 I/O 密集型業(yè)務中用上parallelStream。
要了解這個并行度，我們需要查看具體的構造方法。在ForkJoinPool類中找到這樣的代碼。
try { // ignore exceptions in accessing/parsing properties
String pp = System.getProperty
("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism");
if (pp != null)
parallelism = Integer.parseInt(pp);
fac = (ForkJoinWorkerThreadFactory) newInstanceFromSystemProperty(
"java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.threadFactory");
handler = (UncaughtExceptionHandler) newInstanceFromSystemProperty(
"java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.exceptionHandler");
} catch (Exception ignore) {
}
if (fac == null) {
if (System.getSecurityManager() == null)
fac = defaultForkJoinWorkerThreadFactory;
else // use security-managed default
fac = new InnocuousForkJoinWorkerThreadFactory();
}
if (parallelism < 0 && // default 1 less than #cores
(parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0)
parallelism = 1;
if (parallelism > MAX_CAP)
parallelism = MAX_CAP;
可以看到，并行度到底是多少，是由下面的參數來控制的。如果無法獲取這個參數，則默認使用 CPU個數-1 的并行度。
可以看到，這個函數是為了計算密集型業(yè)務去設計的。如果你喂給它一大堆任務，它就會由并行執(zhí)行退變成類似于串行的效果。
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=N
即使你使用-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=N設置了一個初始值大小，它依然有問題。
因為，parallelism這個變量是 final 的，一旦設定，不允許修改。也就是說，上面的參數只會生效一次。
張三可能使用下面的代碼，設置了并行度大小為20。
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "20");李四可能用同樣的方式，設置了這個值為30。那實際在項目中用的是哪個值，那就得問 JVM 是怎么加載的類信息了。
這種方式并不太非?？孔V。
一種解決方式
我們可以通過提供外置的forkjoinpool，也就是改變提交方式，來實現不同類型的任務分離。
代碼如下所示，通過顯式的代碼提交，即可實現任務分離。
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(30);
final long begin = System.currentTimeMillis();
try {
pool.submit(() ->
numbers.parallelStream().map(k -> {
try {
Thread.sleep(1000);
System.out.println((System.currentTimeMillis() - begin) + "ms => " + k + " \t" + Thread.currentThread());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return k;
}).collect(Collectors.toList())).get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
這樣，不同的場景，就可以擁有不同的并行度。這種方式和CountDownLatch有異曲同工之妙，我們需要手動管理資源。
使用了這種方式，代碼量增加，已經和優(yōu)雅關系不大了，不僅不優(yōu)雅，而且丑的要命。白天鵝變成了丑小鴨，你還會愛它么？
以上就是W3Cschool編程獅關于parallelStream的坑，不踩不知道，一踩嚇一跳的相關介紹了，希望對大家有所幫助。
