java8新特性——并行流与顺序流

　　在我们开发过程中，我们都知道想要提高程序效率，我们可以启用多线程去并行处理，而java8中对数据处理也提供了它得并行方法，今天就来简单学习一下java8中得并行流与顺序流。

　　并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

　　Java8中将并行流进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API可以声明性地通过parallel（）与scqucntial（）在并行流与顺序流之间进行切换。

一、Fork—Join框架

　　Fork—Join框架：是java7提供得一个用于执行任务得框架，就是在必要得情况下，将一个大任务，进行拆分（Fork）成若干个小任务（拆分到不能再拆分），再将一个个的小任务运算得结果进行join汇总。

　　Fork—Join框架时ExecutorService接口得一种具体实现，目的是为了帮助更好地利用多处理器带来得好处。它是为那些能够被递归地拆分成子任务的工作类型量身设计的。起目的在于能够使用所有有可用的运算能力来提升你的应用的性能。

　　Fork—Join框架会将任务分发给线程池中的工作线程。Fork—Join框架的独特之处在与它使用工作窃取（work-stealing）算法。完成自己的工作而处于空闲的工作线程能够从其他仍处于忙碌（busy）状态的工作线程中窃取等待任务执行，每个工作线程都有自己的工作队列，这是使用双端队列（deque）来实现的。当一个任务划分一个新线程时，它将自己推到deque的头部。当线程的任务队列为空，它将尝试从另一个线程的deque的尾部窃取另一个任务。

　　下面，我们来写一个简单的实例来演示一下：

/**
 * 要想使用Fark—Join，类必须继承RecursiveAction（无返回值） 或者
 * RecursiveTask（有返回值）
 * @author Wuyouxin
 *
 */
public class ForkJoin extends RecursiveTask<Long>{
    
    /**
     * 序列化
     */
    private static final long serialVersionUID = -645248615909548422L;

    private long start;
    private long end;
    
    public ForkJoin(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    private static final long THRESHOLD = 10000L;
    /**
     * 重写方法
     */
    @Override
    protected Long compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            long sum = 0;
            for (long i = start; i < end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else {
            long middle = (end -start)/2;
            ForkJoin left = new ForkJoin(start, middle);
            //拆分子任务，压入线程队列
            left.fork();
            ForkJoin right = new ForkJoin(middle, end);
            right.fork();
            
            //合并并返回
            return left.join() + right.join();
        }
    }
    
}

    /**
     * 实现数的累加
     */
    @Test
    public void test1() {
        //开始时间
        Instant start = Instant.now();
        
        //这里需要一个线程池的支持
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoin(0, 10000000000L);
        
        long sum = pool.invoke(task);
        
        //结束时间
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println(Duration.between(start, end).getSeconds());
    }

二、java8 并行流

　　java8 中 对并行流做了优化，简化了许多，我们继续以累加来写个例子。

    /**
     * java8 并行流 parallel()
     */
    @Test
    public void test2() {
        //开始时间
        Instant start = Instant.now();
        
        LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L).parallel()
        .reduce(0, Long :: sum);
        
        //结束时间
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println(Duration.between(start, end).getSeconds());
    }

　　java8 中不仅仅对代码进行了优化，而且效率也大大提升。