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。

Java 8 中将并行进行了优化，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 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

 

 

 Fork/Join 框架与传统线程池的区别

 

　　采用 “工作窃取”模式（work-stealing）： 当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线 程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。 相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的 处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因 无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果 某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子 问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程 的等待时间,提高了性能.

 

 

import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ForkJoinCaculate extends RecursiveTask
             
               {    private long start;    private long end;    public ForkJoinCaculate(long start, long end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    private static final long THRESHOLD = 10000L;    @Override    protected Long compute() {        long length = end - start;        if(length < THRESHOLD) {            long sum = 0;            for (long i = start; i <= end; i++) {                sum +=i;            }            return sum;        } else {            long middle = (end + start) / 2; //中间位置            ForkJoinCaculate left = new ForkJoinCaculate(start,middle);            left.fork();    //拆分子任务，同时压入线程队列            ForkJoinCaculate right = new ForkJoinCaculate(middle+1,end);            right.fork();            return left.join() + right.join();        }    }}
             

 

import org.junit.Test;import java.time.Duration;import java.time.Instant;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.ForkJoinTask;import java.util.stream.LongStream;public class TestForkJoin {    public long max = 1000000000L;    /**     * 多线程fork Join 方式执行相加     */    @Test    public void test01() {        Instant start = Instant.now();        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();        ForkJoinTask
             
               task = new ForkJoinCaculate(0,max);        Long sum = pool.invoke(task);        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗时：" + Duration.between(start,end));    }    /**     * 单线程普通for循环     */    @Test    public void test02() {        Instant start = Instant.now();        long sum = 0L;        for (long i = 0; i <= max ; i++) {            sum += i;        }        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start,end).toMillis());    }    @Test    public void test03() {        System.out.println("java8 并行流");        Instant start = Instant.now();        long sum = LongStream.rangeClosed(0, max)                .parallel()                .reduce(Long::sum).getAsLong();        System.out.println(sum);        Instant end = Instant.now();        System.out.println("执行耗时：" + Duration.between(start,end).toMillis());    }}