java 函数式编程支持并行计算，利用 lambda 和 streams 在多个核心上分配工作负载。社区资源包括 stack overflow、java champion 社区和 reddit r/javaprogramming。java 并发 api、jsr-166y 和 doug lea 的《并发 in java》提供了工具和指导。在实战中，java streams 可以并行执行计算，例如求和大数据集，提高效率和利用率。
Java 函数式编程中的并行计算：社区和资源
函数式编程通过引入函数作为一等公民，为并行计算提供了独特的能力。在 Java 中，可以使用 Lambdas 和 Streams 在多个核心上有效地分配工作负载。
社区支持
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- Stack Overflow：一个庞大的问答社区，可获取有关 Java 并行编程的帮助和见解。
- Java Champion 社区：一群资深的 Java 开发人员，致力于推广最佳实践，包括并行编程。
- Reddit r/JavaProgramming：一个活跃的子论坛，讨论有关 Java 编程的各种主题，包括并行计算。
资源
OpenMP并行程序设计 WORD版
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本文档主要讲述的是OpenMP并行程序设计；OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。目前支持OpenMP的语言主要有Fortran，C/C++。 OpenMP在并行执行程序时，采用的是fork/join式并行模式，共享存储式并行程序就是使用fork/join式并行的。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
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Java 并发 API：提供了用于编写并发代码的类和接口，例如
ExecutorService和Callable。 - JSR-166y：Java 流 API 的规范，支持并行处理数据流。
- 《并发 in Java》（Doug Lea 所著）：一本经典著作，深入探讨 Java 中的并发概念和最佳实践。
实战案例
考虑使用 Java Streams 对大数据集进行求和。以下代码使用并行流，在所有可用的处理器核心上并行执行计算：
Double sum = dataset.stream()
.parallel()
.map(value -> expensiveComputation(value))
.reduce(0.0, Double::sum);这个示例展示了如何轻松利用函数式编程将计算分散到多个线程，从而显著缩短计算时间。
通过利用 Java 函数式编程的强大功能和丰富的社区支持，您可以高效地进行并行计算，并最大化机器的计算能力。
