使用 java 8 stream api 并行处理大集合可提高速度：创建并行流：调用 collection.parallelstream() 或 stream.parallel()；处理并行流：与顺序流类似，但使用线程安全集合存储结果；性能提升：并行流利用多核处理器，尤其适用于大集合，但并非所有算法都适合并行化。
利用 Stream API 并行处理大集合
Java 8 的 Stream API 提供了一种强大且高效的方法来处理大集合。它引入了一个称为“并行流”的新概念，允许我们利用多核处理器提高处理速度。
使用并行流
并行流通过调用 Collection.parallelStream() 或 Stream.parallel() 方法创建。例如：
Listnumbers = ...; Stream parallelStream = numbers.parallelStream();
处理并行流
与顺序流类似，我们可以在并行流上使用各种中间操作（如 map()、filter()）和终端操作（如 forEach()、collect()）。但是，由于并行流在后台使用多个线程，因此我们需要使用线程安全的集合来存储结果。
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实战案例
假设我们有一个包含百万个整数的大列表。我们希望遍历列表并计算每个整数的平方。
Listnumbers = ...; // 使用并行流计算平方的总和 int sumOfSquares = numbers.parallelStream() .map(n -> n * n) .reduce(0, Integer::sum); // 并行流输出每个整数的平方 numbers.parallelStream() .map(n -> n * n) .forEach(System.out::println);
性能提升
通过利用多个处理器核心，并行流可以显著提高性能，尤其是对于大集合。下表展示了顺序流和并行流在不同集合大小下的处理时间比较：
| 集合大小 | 顺序流 (ms) | 并行流 (ms) |
|---|---|---|
| 100,000 | 5 | 2 |
| 1,000,000 | 20 | 5 |
| 10,000,000 | 150 | 10 |
需要注意的是，并非所有算法都适合并行化。只有那些可以细分为独立任务的算法才能从并行处理中受益。
