Java™ 教程（聚合并行性）

聚合并行性

并行计算涉及将问题划分为子问题，同时解决这些问题（并行地，每个子问题运行在一个单独的线程中)，然后将子问题的解决结果组合起来。Java SE提供了fork/join框架，它使你能够更容易地在应用程序中实现并行计算，但是，使用这个框架，你必须指定问题如何被细分（分区），使用聚合操作，Java运行时将为你执行这种分区和组合解决方案。

在使用集合的应用程序中实现并行性的一个困难是集合不是线程安全的，这意味着多个线程不能在不引入线程干扰或内存一致性错误的情况下操作集合，Collections框架提供同步包装器，可以将自动同步添加到任意集合，使其线程安全。但是，同步会引入线程争用，你希望避免线程争用，因为这会阻止线程并行运行。聚合操作和并行流使你能够使用非线程安全的集合实现并行性，前提是在操作集合时不修改集合。

请注意，并行性并不会自动比串行执行操作快，尽管如果你有足够的数据和处理器内核，并行性可以更快。虽然聚合操作使你能够更容易地实现并行性，但是确定应用程序是否适合并行性仍然是你的职责。

你可以在示例ParallelismExamples中找到本节中描述的代码摘录。

并行执行流

你可以串行或并行执行流，当流并行执行时，Java运行时将流划分为多个子流，聚合操作迭代并并行处理这些子流，然后组合结果。

当你创建一个流时，它总是一个串行流，除非另有指定，要创建并行流，请调用操作Collection.parallelStream，或者，调用操作BaseStream.parallel，例如，下面的语句并行计算所有男性成员的平均年龄：

double average = roster
    .parallelStream()
    .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
    .mapToInt(Person::getAge)
    .average()
    .getAsDouble();

并发归纳

再次考虑以下按性别对成员进行分组的示例（在小节归纳部分中进行了描述），这个例子调用了collect操作，它将集合roster归纳为Map：

Map<Person.Sex, List<Person>> byGender =
    roster
        .stream()
        .collect(
            Collectors.groupingBy(Person::getGender));

下面是等价的并行操作：

ConcurrentMap<Person.Sex, List<Person>> byGender =
    roster
        .parallelStream()
        .collect(
            Collectors.groupingByConcurrent(Person::getGender));

这称为并发归纳，如果以下所有条件对包含collect操作的特定管道都成立，Java运行时将执行并发归纳：

• 流是并行的。
• collect操作的参数collector具有Collector.Characteristics.CONCURRENT特征，要确定collector的特征，请调用Collector.characteristics方法。
• 要么流是无序的，要么collector具有Collector.Characteristics.UNORDERED特性，要确保流是无序的，请调用BaseStream.unordered操作。

注意：这个示例返回ConcurrentMap而不是Map的实例，并调用groupingByConcurrent操作而不是groupingBy，与groupingByConcurrent操作不同，并行流的groupingBy操作执行得很差（这是因为它通过按键合并两个映射来操作，这在计算上非常昂贵），类似地，Collectors.toConcurrentMap操作在并行流中比Collectors.toMap操作执行得更好。

排序

管道处理流元素的顺序取决于流是串行执行还是并行执行、流的源和中间操作，例如，考虑下面的例子，它使用forEach操作多次打印ArrayList实例的元素：

Integer[] intArray = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 };
List<Integer> listOfIntegers =
    new ArrayList<>(Arrays.asList(intArray));

System.out.println("listOfIntegers:");
listOfIntegers
    .stream()
    .forEach(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");

System.out.println("listOfIntegers sorted in reverse order:");
Comparator<Integer> normal = Integer::compare;
Comparator<Integer> reversed = normal.reversed(); 
Collections.sort(listOfIntegers, reversed);  
listOfIntegers
    .stream()
    .forEach(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");
     
System.out.println("Parallel stream");
listOfIntegers
    .parallelStream()
    .forEach(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");
    
System.out.println("Another parallel stream:");
listOfIntegers
    .parallelStream()
    .forEach(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");
     
System.out.println("With forEachOrdered:");
listOfIntegers
    .parallelStream()
    .forEachOrdered(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");

这个例子由五个管道组成，打印输出如下：

listOfIntegers:
1 2 3 4 5 6 7 8
listOfIntegers sorted in reverse order:
8 7 6 5 4 3 2 1
Parallel stream:
3 4 1 6 2 5 7 8
Another parallel stream:
6 3 1 5 7 8 4 2
With forEachOrdered:
8 7 6 5 4 3 2 1

这个示例执行以下操作：

• 第一个管道按添加到列表中的顺序打印列表listOfIntegers的元素。
• 第二个管道按照方法Collections.sort排序后打印listOfIntegers的元素。
• 第三和第四个管道以一种明显随机的顺序打印列表中的元素，请记住，当处理流的元素时，流操作使用内部迭代，因此，当并行执行流时，Java编译器和运行时将确定处理流元素的顺序，以最大化并行计算的好处，除非流操作另有规定。
• 第五个管道使用forEachOrdered方法，它按照源指定的顺序处理流的元素，无论你是串行执行流还是并行执行流，请注意，如果使用类似forEachOrdered的并行流操作，可能会失去并行性的好处。

副作用

方法或表达式除了返回或生成值外，如果还修改计算机的状态，则会产生副作用。例如可变归纳，以及调用System.out.println方法用于调试。JDK可以很好地处理管道中的某些副作用，特别地，collect方法被设计用于以并行安全的方式执行最常见的流操作，这些操作具有副作用，像forEach和peek这样的操作是为副作用而设计的，返回void的lambda表达式，例如调用System.out.println的表达式，除了副作用什么都做不了。即便如此，你也应该小心使用forEach和peek操作，如果你将这些操作中的一个操作与并行流一起使用，那么Java运行时可能会从多个线程并发地调用你指定为其参数的lambda表达式。此外，永远不要作为参数传递lambda表达式，这些表达式在filter和map等操作中有副作用，下面几节讨论干扰和有状态lambda表达式，它们都可能是副作用的来源，并且可能返回不一致或不可预测的结果，特别是在并行流中。然而，惰性的概念首先被讨论，因为它对干扰有直接的影响。

惰性

所有中间操作都是惰性的，如果表达式、方法或算法的值只在需要时计算，那么它就是惰性的（如果一个算法被立即计算或处理，那么它就是立即的），中间操作是惰性的，因为它们直到终端操作开始时才开始处理流的内容。延迟处理流使Java编译器和运行时能够优化它们处理流的方式，例如，在管道中，如聚合操作一节中描述的filter-mapToInt-average示例，average操作可以从mapToInt操作创建的流中获取几个整数，mapToInt操作从filter操作中获取元素。average操作将重复这个过程，直到从流中获得所有需要的元素，然后计算平均值。

干扰

流操作中的Lambda表达式不应该干涉，当管道处理流时修改流的源时发生干扰，例如，下面的代码尝试连接列表listofstring中包含的字符串，但是，它抛出一个ConcurrentModificationException：

try {
    List<String> listOfStrings =
        new ArrayList<>(Arrays.asList("one", "two"));
         
    // This will fail as the peek operation will attempt to add the
    // string "three" to the source after the terminal operation has
    // commenced. 
             
    String concatenatedString = listOfStrings
        .stream()
        
        // Don't do this! Interference occurs here.
        .peek(s -> listOfStrings.add("three"))
        
        .reduce((a, b) -> a + " " + b)
        .get();
                 
    System.out.println("Concatenated string: " + concatenatedString);
         
} catch (Exception e) {
    System.out.println("Exception caught: " + e.toString());
}

这个示例使用reduce操作将listofstring中包含的字符串连接到一个可选的String值中，reduce操作是一个终端操作，但是，这里的管道调用中间操作peek，该操作试图向listofstring添加一个新元素。记住，所有中间操作都是惰性的，这意味着本例中的管道在调用操作get时开始执行，在执行get操作完成时结束执行，peek操作的参数试图在管道执行期间修改流源，这将导致Java运行时抛出ConcurrentModificationException。

有状态的Lambda表达式

避免在流操作中使用有状态lambda表达式作为参数，有状态lambda表达式的结果取决于在管道执行期间可能发生变化的任何状态，下面的示例使用map中间操作将列表listOfIntegers中的元素添加到一个新的List实例中，它这样做了两次，第一次是串行流，然后是并行流：

List<Integer> serialStorage = new ArrayList<>();
     
System.out.println("Serial stream:");
listOfIntegers
    .stream()
    
    // Don't do this! It uses a stateful lambda expression.
    .map(e -> { serialStorage.add(e); return e; })
    
    .forEachOrdered(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");
     
serialStorage
    .stream()
    .forEachOrdered(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");

System.out.println("Parallel stream:");
List<Integer> parallelStorage = Collections.synchronizedList(
    new ArrayList<>());
listOfIntegers
    .parallelStream()
    
    // Don't do this! It uses a stateful lambda expression.
    .map(e -> { parallelStorage.add(e); return e; })
    
    .forEachOrdered(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");
     
parallelStorage
    .stream()
    .forEachOrdered(e -> System.out.print(e + " "));
System.out.println("");

lambda表达式e -> { parallelStorage.add(e); return e; }是一个有状态的lambda表达式，每次运行代码时，它的结果都可能不同，这个例子打印了以下内容：

Serial stream:
8 7 6 5 4 3 2 1
8 7 6 5 4 3 2 1
Parallel stream:
8 7 6 5 4 3 2 1
1 3 6 2 4 5 8 7

forEachOrdered操作按照流指定的顺序处理元素，无论流是串行执行还是并行执行，但是，当并行执行流时，map操作处理Java运行时和编译器指定的流的元素，因此，lambda表达式e -> { parallelStorage.add(e); return e; }每次运行代码时，向列表中添加元素的parallelStorage都会发生变化，对于确定性和可预测的结果，确保流操作中的lambda表达式参数不是有状态的。

注意：这个例子调用了synchronizedList方法，因此列表parallelStorage是线程安全的，记住集合不是线程安全的，这意味着多个线程不应该同时访问特定的集合，假设你在创建parallelStorage时没有调用synchronizedList方法：

List<Integer> parallelStorage = new ArrayList<>();

这个例子的行为是不规律的，因为多线程访问和修改parallelStorage时，没有同步之类的机制来调度特定线程何时可以访问List实例，因此，该示例可以打印如下输出：

Parallel stream:
8 7 6 5 4 3 2 1
null 3 5 4 7 8 1 2

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