使用 java 并行流时需注意以下常见陷阱：调试困难：使用 forkjoinpool.commonpool() 获取默认线程池，使用 tostring() 或 peek() 查看元素处理情况。顺序不确定：使用 collectors.tocollection(concurrentskiplistset::new) 确保有序结果；多次调用 map() 以按顺序应用函数。避免状态共享：使用 collectors.tolist() 将中间结果复制到新列表；使用 stream().parallelstream() 而非修改原始流创建并行流。
Java 函数式编程并行计算的常见陷阱
函数式编程中使用并行流能够大幅提升计算效率。然而，在使用 Java 并行流时，需注意以下常见陷阱：
Trap 1: 难以调试的并行性问题
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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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解决方法：使用
ForkJoinPool.commonPool()以获取并行流的默认线程池，便于调试。此外，通过重写toString()方法或使用peek()操作，可以方便地查看并行流中元素的处理情况。
Trap 2: 流的顺序不确定性
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解决方法：使用
Collectors.toCollection(ConcurrentSkipListSet::new)等收集器来确保结果有序。对于 map 运算，可以通过多次调用map()操作来按顺序应用函数。
Trap 3: 避免状态的共享和修改
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解决方法：使用
Collectors.toList()这样的收集器将中间结果复制到新列表中。对于初始流，可以使用stream().parallelStream()来创建并行流，而不是修改原始流。
实战案例
以下是一个处理大列表并计算总和的示例：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelSum {
public static int sum(List list) {
return list.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
}
public static void main(String[] args) {
ForkJoinPool.commonPool().shutdownAndAwaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
List list = IntStream.range(0, 10000000).boxed().toList();
long start = System.currentTimeMillis();
int result = sum(list);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time taken: " + (end - start) + " ms");
System.out.println("Result: " + result);
}
} 
