Java如何优化并行数据处理及性能评估？

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并行流+并行流是一个将元素分成多个块，每个块由不同的线程处理的流。这样可以自动分区，使所有处理器都能忙碌起来。例如，要编写一个方法，接受一个整数n，计算1-n的和。可以这样实现：

并行流

并行流是一个把元素分成多个块的流，每个块用不同的线程处理。可以自动分区，让所有的处理器都忙起来。

假设要写一个方法，接受一个数量n做参数，计算1-n的和。可以这样实现：

public long sequentialSum(long n) { return Stream.iterate(1L, i -> i + 1) .limit(n) .reduce(0L, Long::sum); }

也许可以使用parallel方法，简单地使用并行计算，提高程序性能：

public long sequentialSum(long n) { return Stream.iterate(1L, i -> i + 1) .limit(n) .parallel() .reduce(0L, Long::sum); }

这样，流可能在内部被分成多个块，导致reduction操作可以在不同的块上互不依赖地并行地各自工作。最后，reduction操作组合每个子流的并行reductions的返回值，返回的结果就是整个流的结果。见下面的示意图

实际上，调用parallel方法，流自身不会有任何变化。在内部，设置一个布尔类型的标记，标明你想在并行模式执行操作，接下来的操作都是并行的。