大家都知道 Stream 分为顺序流和并行流：
stream（顺序流）
parallelStream（并行流）
它们最大的区别就是 parallelStream 支持并行化处理，所以效率较 stream（顺序流）肯定是要更快的。这篇不会介绍 Stream 基础，Stream 系列我之前写过一个专题了，不懂的关注公众号Java技术栈，然后在公众号 Java 教程菜单中阅读。
然而你确定 parallelStream 一定要更快吗？
栈长写了一段排序的示例，分别用 stream 和 parallelStream，对 100 ~ 10000000 条数据的集合进行排序，来看下执行效率究竟如何！
顺序流排序：
- /**
- * 顺序流排序
- * @author: 栈长
- * @from: 公众号Java技术栈
- */
- private static void streamSort() {
- long start = System.currentTimeMillis();
- List<SortTest.User> list = new ArrayList<>(LIST);
-
- list.stream().sorted(SortTest.User::compareAge).collect(Collectors.toList());
-
- System.out.println("\nList size: " + list.size() + " Stream.sorted: " + (System.currentTimeMillis() - start));
- }
并行流排序：
- /**
- * 并行流排序
- * @author: 栈长
- * @from: 公众号Java技术栈
- */
- private static void parallelStreamSort() {
- long start = System.currentTimeMillis();
- List<SortTest.User> list = new ArrayList<>(LIST);
-
- list.parallelStream().sorted(SortTest.User::compareAge).collect(Collectors.toList());
-
- System.out.println("List size: " + list.size() + " ParallelStream.sorted: " + (System.currentTimeMillis() - start));
- }
本文所有完整示例源代码已经上传：
“https://github.com/javastacks/javastack
”
执行结果如下：
“List size: 10000000 Stream.sorted: 202 List size: 10000000 ParallelStream.sorted: 402
List size: 1000000 Stream.sorted: 53 List size: 1000000 ParallelStream.sorted: 15
List size: 100000 Stream.sorted: 1 List size: 100000 ParallelStream.sorted: 2
List size: 10000 Stream.sorted: 0 List size: 10000 ParallelStream.sorted: 1
List size: 1000 Stream.sorted: 0 List size: 1000 ParallelStream.sorted: 1
List size: 100 Stream.sorted: 0 List size: 100 ParallelStream.sorted: 0
”
在 100000 以下是没什么区别的；
在 1000000 左右 ParallelStream 虽然领先 Stream，但也不是绝对每次都领先，经过不断测试，这个数据量区间的测试两者会互相领先；
在 10000000 左右就很稳定了，ParallelStream 几乎比 Stream 慢了 2 倍！
现在你可能会有疑问了，为什么会这样？
栈长起初也有疑问，并行流（ParallelStream）怎么会比顺序流（Stream）还要慢。。
其实我后面想想也就明白了，并行流（ParallelStream）的背后其实是 Java7 开始支持的Fork/Join，即把一个大任务拆分成 N 个小任务，然后最终合并各个子任务的结果，所以对于子任务线程的拆分、创建、结果合并等操作都需要不少的开销，特别是线程的创建。
所以这种不耗时的简单排序操作事实上是不适用于并行流（ParallelStream）的，它所带来的线程创建的损耗可能还会比顺序流（Stream）还要更慢。
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既然使用 Fork/Join 是会有损耗的，那对于单条数据的处理的时间最好是理论上要超过用并行流（ParallelStream）本身的损耗，这种情况下就比较合适。
也就是说，如果对于流中的每条数据的处理比较费时间，并且没有顺序要求，这种场景下用并行流（ParallelStream）会更快，更合适。
来看下面这个示例：
顺序流数据处理：
- /**
- * 顺序流数据处理
- * @author: 栈长
- * @from: 公众号Java技术栈
- */
- private static void streamProcess() {
- long start = System.currentTimeMillis();
- List<SortTest.User> list = new ArrayList<>(LIST);
-
- list.stream().map(StreamSpeedTest::process).collect(Collectors.toList());
-
- System.out.println("\nList size: " + list.size() + " Stream process: " + (System.currentTimeMillis() - start));
- }
并行流数据处理：
- /**
- * 并行流数据处理
- * @author: 栈长
- * @from: 公众号Java技术栈
- */
- private static void parallelStreamProcess() {
- long start = System.currentTimeMillis();
- List<SortTest.User> list = new ArrayList<>(LIST);
-
- list.parallelStream().map(StreamSpeedTest::process).collect(Collectors.toList());
-
- System.out.println("List size: " + list.size() + " ParallelStream process: " + (System.currentTimeMillis() - start));
- }
数据处理：
- /**
- * 数据处理
- * @author: 栈长
- * @from: 公众号Java技术栈
- */
- private static SortTest.User process(SortTest.User user) {
- try {
- user.setName(user.getName() + ": process");
- Thread.sleep(5);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- return user;
- }
注意： 这里加了个休眠 5 毫秒，为了体现真实的处理数据耗时。
本文所有完整示例源代码已经上传：
“https://github.com/javastacks/javastack
”
并行流排序：
“List size: 1000 Stream process: 5750 List size: 1000 ParallelStream process: 745
List size: 100 Stream process: 566 List size: 100 ParallelStream process: 77
”
结果很明显了，不管测试多少次，并行流（ParallelStream）的处理速度都要比顺序流（Stream）要快几倍！！我这里只测试了 100 和 1000 条数据，因为 10000 条以上的数据用顺序流（Stream）可能要等非常久。
而且我程序中的处理逻辑只休眠了 5 毫秒，如果实际处理单条数据的耗时要比这个更长，那并行流（ParallelStream）的处理效率还会更明显。
稍微总结下：
stream： 适用于避免线程安全问题、要求顺序执行、数据处理简单不耗时的任务；
parallelStream： 适用于不存在线程安全问题、不需要顺序性执行、数据处理比较耗时的任务；
所以，你学废了吗？赶紧发给身边的同事看看吧，别再乱用 parallelStream 了！用的不好，存在线程安全问题不说，效率上可能还会适得其反。
大家如果对 Java 8 新增的知识点（Lambda、Stream、函数式接口等）还不会用的可以关注公众号：Java技术栈，在 Java 教程菜单中阅读，Java 8+ 系列教程我都写了一堆了。
本文所有完整示例源代码已经上传：
“https://github.com/javastacks/javastack