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摘要：限制編寫并行流，存在一些與非并行流不一樣的約定。底層框架并行流在底層沿用的框架，遞歸式的分解問題，然后每段并行執(zhí)行，最終由合并結(jié)果，返回最后的值。
本書第六章的讀書筆記，也是我這個(gè)系列的最后一篇讀書筆記。后面7、8、9章分別講的“測試、調(diào)試與重構(gòu)”、“設(shè)計(jì)和架構(gòu)的原則”以及“使用Lambda表達(dá)式編寫并發(fā)程序”，因?yàn)楣P記不好整理，就不寫了，感興趣的同學(xué)自己買書來看吧。
并行化流操作關(guān)于并行與并發(fā)的區(qū)別和并行的重要性的討論這里不做筆記了，直接看Stream類庫提供了哪些關(guān)于并行的操作把。
如果已經(jīng)有了一個(gè)Stream對(duì)象，可以調(diào)用parallel方法使其擁有并行操作的能力；
如果想從一個(gè)集合類創(chuàng)建一個(gè)Stream對(duì)象，可以調(diào)用parallelStream方法獲得一個(gè)擁有并行能力的流。
BaseStream提供的sequential方法將會(huì)按順序遍歷Stream中的元素
對(duì)于同一個(gè)Stream對(duì)象，如果parallel方法和sequential方法都被調(diào)用，最后調(diào)用的那個(gè)方法將起效，不能同時(shí)處于兩種模式。
使用并行流，不需要寫代碼用于處理調(diào)度和等待線程池中的某項(xiàng)任務(wù)完成，這些工作都交由類庫完成。
限制編寫并行流，存在一些與非并行流不一樣的約定。
reduce方法的限制 初值必須為組合函數(shù)的恒等值使用恒等值與其他值做reduce運(yùn)算時(shí)，其他值保持不變。比如，使用reduce進(jìn)行求和運(yùn)算時(shí)，初值必須為0，而進(jìn)行求積運(yùn)算時(shí)，初值必須為1
reduce操作必須符合結(jié)合律因?yàn)椴⑿杏?jì)算時(shí)，元素的遍歷順序是不確定的，所以只有符合結(jié)合律才能保證結(jié)果是確定的。
避免持有鎖前面提到過，并行流的操作，是把線程的調(diào)度等工作交給了類庫解決的，所以不要做持有鎖的操作，否則是自找麻煩
性能 主要影響因素影響并行流的性能的因素主要有5個(gè)：
數(shù)據(jù)大小
因?yàn)椴⑿刑幚頃?huì)帶來分解數(shù)據(jù)和合并數(shù)據(jù)的額外開銷，所以只有當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí)使用并行流操作才具有意義，否則就是在浪費(fèi)資源。
源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
源數(shù)據(jù)通常是集合，而因?yàn)榫唧w的類型不同，造成了分割時(shí)的開銷不同。
裝箱
基本數(shù)據(jù)類型比裝箱類型處理更快。
核的數(shù)量
擁有的核數(shù)量越多，潛在的性能提升越大。但這里的核是指運(yùn)行時(shí)進(jìn)程能夠使用的核的數(shù)量。
單元處理開銷
花在每個(gè)元素上的處理時(shí)間越長，并行帶來的性能提升越大。
底層框架并行流在底層沿用的fork/join框架，fork遞歸式的分解問題，然后每段并行執(zhí)行，最終由join合并結(jié)果，返回最后的值。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分解的難易數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)半分解的難易程度，決定了分解的效率?？梢詫⒑诵念悗焯峁┑耐ㄓ脭?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為三類：
性能好
ArrayList、數(shù)組或者IntStream.range這樣的支持隨機(jī)讀取的結(jié)構(gòu)，能夠輕易的分解。
性能一般
HashSet、TreeSet這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不易公平的分解。
性能差
有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)難于分解，有的結(jié)構(gòu)可能需要花O(N)的時(shí)間復(fù)雜度來分解。比如：LinkedList，難以對(duì)半分解；Streams.iterate和BufferedRead.lines這樣長度未知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也難以分解。
操作的狀態(tài)流中的操作，可以分為有狀態(tài)和無狀態(tài)。無狀態(tài)的操作在整個(gè)操作中不必維護(hù)狀態(tài)；有狀態(tài)的操作則有維護(hù)狀態(tài)所需的開銷和限制。
避開有狀態(tài)的操作，可以獲得更好的并行性能。無狀態(tài)的操作包括map、filter和flatMap；有狀態(tài)的操作包括sorted、distinct和limit。
并行化數(shù)組操作Java 8為數(shù)組提供了并行化操作的方法，這些方法在Arrays類中：
| method | description |
|---|---|
| parallelPrefix | 任意給定一個(gè)函數(shù)，計(jì)算數(shù)組的“和”（任意BinaryOperator） |
| parallelSetAll | 使用Lambda表達(dá)式更新數(shù)組元素 |
| parallelSort | 并行化對(duì)數(shù)組元素排序 |
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