335. Java Stream API - Java Stream 并行处理全解：你真的需要 parallel() 吗？
🔹 一、什么是 Stream 并行处理？
Java Stream 提供了一个强大的功能：通过 .parallel() 方法，能让流在多个 CPU 核心上同时处理数据。
📌 示例代码：
int parallelSum = IntStream.range(0, 10)
.parallel()
.sum();
System.out.println("Sum = " + parallelSum); // 输出：Sum = 45
这段代码虽然简单，但 .parallel() 的加入意味着它可能会被多个线程并发执行，从而提高性能。
不过别高兴太早——这不代表它一定更快！
⚠️ 二、并行流的迷思：并不总是更快！
是的，使用 .parallel() 是如此简单，但它背后隐藏了很多陷阱和误区。
你需要先问自己几个问题：
❓ 我真的需要并行吗？
- 应用真的存在性能瓶颈吗？
- 性能瓶颈确定是出现在 Stream 处理部分吗？
- 有没有实际的 性能指标或测量方法 来评估是否提升了？
💡 结论：不要因为 “看起来高级” 就用
.parallel()。请用数据说话。
🧠 三、并行流会带来什么“代价”？
💥 它需要 更多计算资源（CPU）
如果你运行在一台服务器上，你是否有足够的核心（Core）可以分出来处理流？
如果你的服务器已经很忙，再并行会“雪上加霜”。
💥 它需要 更多线程
.parallel() 会用到 ForkJoinPool.commonPool()。
⚠️ 如果你在 Web 环境中，这个线程池会跟处理 HTTP 请求的线程共用资源！
小心：别拿响应速度去换一个不确定的计算提升！
📏 四、你必须测量！用实测数据判断是否并行更快
🛠 推荐使用基准测试工具：
// 示例伪代码（可以用 JMH 做更专业测试）
long start = System.nanoTime();
IntStream.range(0, 100_000_000)
.parallel() // 改成 sequential() 比较看看
.map(i -> i * 2)
.sum();
long end = System.nanoTime();
System.out.println("耗时：" + (end - start) / 1_000_000 + " ms");
只有测试，才能告诉你是否值得并行。
🔧 五、Stream 并行背后的机制：Fork/Join Framework
Java 的并行流底层基于 JDK 7 引入的 Fork/Join Framework。
🧩 并行流处理过程如下：
原始数据集
↓
递归拆分（Divide and Conquer）
↓
多个子任务分别在不同线程上处理
↓
每个子任务产生部分结果
↓
合并所有子结果（Join）
↓
最终输出结果
📌 举例说明：
假设有一组数据 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]：
- 拆成
[1-4]和[5-8] - 再拆成
[1-2], [3-4], [5-6], [7-8] - 多个线程分别处理
- 最后合并结果
但请注意：拆分 + 合并 = 额外开销！
如果数据量很小，这个“额外成本”远远超过它带来的收益。
💡 六、并行流不适用的场景（务必避免）
| 场景 | 原因 |
|---|---|
| 少量数据 | 拆分和合并的开销大于收益 |
CPU 已满载 | 并行反而拖慢系统整体 |
Web 应用高并发 | 会占用共用线程池 |
| 操作具有副作用 | 多线程可能引发不可预测的结果 |
| 顺序敏感操作（如排序） | 并行会破坏顺序 |
✅ 七、总结 + 推荐实践
✅ 推荐做法：
- 先用 顺序流（sequential） 实现
- 写好性能测试基准
- 用
.parallel()尝试，并测量效果 - 如果确实更快，留下它；否则回退
🔥 可以用的检测技巧：
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");
手动设置线程池大小，用于测试和控制。
🎯 收尾口诀（记住！）
并行虽香，切莫乱用； 数据不大，顺序最强； 多核机器，才可尝试； 有测有据，方能上线！
