Java stream api的并行處理并非總能提升性能，需注意以下要點：1. 無狀態操作（如Filter、map）更適合并行化，而有狀態操作（如distinct、sorted）可能因同步開銷導致性能下降；2. 數據源方面，arraylist和數組適合并行處理，linkedlist、hashset、treeset則效率較低；3. 避免共享可變狀態，若無法避免應使用同步機制或reduce/collect合并結果；4. forkjoinpool默認線程數為cpu核心數減1，可根據任務類型調整大小；5. 異常處理更復雜，需合理使用try-catch或completablefuture；6. 必須通過jmh等工具進行性能測試驗證效果；7. 使用jmc、visualvm等工具監控調試并行流執行情況。
Java Stream API的并行處理，簡單來說，就是利用多核CPU的優勢來加速數據處理。但用起來并非“一鍵加速”，需要注意很多細節，否則可能適得其反，甚至出現意想不到的問題。
Java Stream API的并行處理，通過parallel()方法將串行流轉換為并行流，利用ForkJoinPool來執行任務。
解決方案
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并非所有操作都適合并行化：
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- 有些操作本身開銷就很小，并行化帶來的額外線程管理開銷可能超過收益。比如簡單的map操作，如果計算量很小，并行化反而會更慢。
- 有狀態的操作（如distinct、sorted、limit）在并行流中需要額外的同步開銷，性能提升可能不明顯，甚至下降。
- 無狀態的操作（如filter、map、flatMap）更適合并行化。
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數據源的影響：
- ArrayList、數組等數據源更容易分割成獨立的小塊，適合并行處理。
- LinkedList等鏈式數據源分割成本較高，并行化效率較低。
- HashSet、TreeSet等數據源，由于其內部結構的特性，并行處理的效果也可能不佳。
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共享可變狀態：
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ForkJoinPool的配置：
- 默認情況下，并行流使用公共的ForkJoinPool.commonPool()。
- ForkJoinPool.commonPool()的大小默認為CPU核心數減1。
- 如果你的任務是CPU密集型的，默認的線程池大小通常是合適的。
- 如果你的任務是IO密集型的，可以考慮增加線程池的大小，但需要注意線程過多可能導致上下文切換開銷增加。
- 可以通過設置java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism系統屬性來修改公共線程池的大小。
- 也可以創建自定義的ForkJoinPool，但需要謹慎管理其生命周期，避免資源泄漏。
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異常處理：
- 并行流中的異常處理可能比串行流更復雜。
- 如果一個線程拋出異常，其他線程可能繼續執行，直到所有任務完成或被取消。
- 可以使用try-catch塊捕獲異常，但需要注意異常處理的范圍和方式。
- 可以使用CompletableFuture來處理異步任務的異常。
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性能測試：
- 并行處理并非總是更快，需要進行性能測試來驗證其效果。
- 使用JMH（Java Microbenchmark Harness）等工具進行基準測試，可以更準確地評估性能。
- 在測試時，需要考慮數據量、數據源、操作類型、線程池大小等因素。
如何選擇合適的數據源進行并行處理？
選擇數據源時，要考慮其是否容易分割成獨立的小塊，以及分割的成本。ArrayList和數組由于其連續的內存結構，可以很容易地分割成小塊，并且分割成本較低，因此非常適合并行處理。相比之下，LinkedList由于其鏈式結構，分割成本較高，并行處理的效率通常較低。HashSet和TreeSet的內部結構也使得分割不太容易，并行處理的效果可能不佳。總的來說，選擇可分割性好、分割成本低的數據源，更有利于并行處理的性能提升。
如何避免并行流中的數據競爭？
數據競爭是并行編程中常見的問題，發生在多個線程同時訪問和修改共享變量時。避免數據競爭的關鍵在于避免共享可變狀態。盡量使用無狀態的操作，如filter、map、flatMap，這些操作不會修改原始數據，而是生成新的數據流。如果必須使用共享狀態，可以使用reduce或collect操作，這些操作可以將多個線程的結果合并成一個最終結果，避免直接修改共享變量。如果以上方法都不可行，可以使用同步機制（如synchronized、Lock、AtomicInteger）來保護共享變量，但需要注意同步會引入額外的開銷，可能抵消并行化帶來的性能提升。
如何監控和調試并行流的性能？
監控和調試并行流的性能需要一些額外的工具和技巧。可以使用Java Mission Control（JMC）或VisualVM等工具來監控線程的活動、CPU使用率、內存使用情況等。這些工具可以幫助你識別性能瓶頸，例如線程阻塞、過度同步、內存泄漏等。另外，可以使用日志來記錄并行流的執行過程，例如每個線程處理的數據量、執行時間等。通過分析日志，可以了解并行流的執行情況，發現潛在的問題。還可以使用調試器來單步調試并行流的代碼，但需要注意調試并行代碼可能比較復雜，因為多個線程同時執行，調試器可能會中斷在不同的線程中。最后，進行充分的性能測試是必不可少的，可以使用JMH等工具進行基準測試，評估并行處理的性能提升。
