JDK8有提供一个很好的并行操作parallelStream。   public static void main(String[] args) {long t0 = System.nanoTime();// 初始化一个范围100万整数流,求能被2整除的数字，toArray（）是终点方法int a[] = IntStream.range(0, 1_000_000).filter(p -> p

前言: 各位读者们好久不见，最近博主我一直在实习中， 而且也准备校招，刷了很多很多的题目，今天在实习中看到了师兄写的代码中使用到了parallelStream()这个并行流计算，所以我想写一篇博客总结一下这个parallelStream新特性的具体使用。 1、什么是parallelStream? 众所周知，stream流式计算是Java8中新添的一种新特性，可以把stream流理解为串行的流式

上篇讲述了list.forEach()和list.stream().forEach() 异同点 谈到了并行流的概念，本篇则从源码出发，了解一下其原理。 一、流的初始操作流程 jdk8中 将Collection中加入了转换流的概念。 default Stream<E> stream() {return StreamSupport.stream(spliterator(), false);}de

一、stream()、parallelStream()区别 1、数据准备 List<String> list = ListUtil.toList("2", "1", "3", "4", "5"); 2、stream() 示例 list.stream().forEach(item -> {System.out.println("stream.forEach：" + i

在查阅示例代码时，看到Java流库，回故下其简洁的语法要比循环迭代优美、易读很多。 1. 测试 一时好奇想简单测试下迭代、流、并行流的运行效率。 测试环境： 计算机：DELL Inspiron 7572处理器：Intel(R) Core(TM) i7-8550U CPU @ 1.80GHz 1.99GHz内存：16GB系统类型：Window10 64位 测试代码如下： p

ParallelStream其实就是一个并行执行的流.它通过默认的ForkJoinPool,可能提高你的多线程任务的速度. Stream具有平行处理能力，处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作，因此像以下的程式片段： List  list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); list.parallelStream().f