在Java函数式编程中使用Stream API实现并行计算的最佳实践

java stream api 并行计算的最佳实践：确定适用场景：考虑操作是否适合并行化，大数据处理更适合。设置合适的并行度：根据处理器内核数确定最佳线程数。避免状态共享：使用无状态函数操作，或使用同步机制保护状态。终止操作：终止操作触发并行执行。避免蛮力并行化：仔细选择并行化操作，顺序执行可能更有效。

在 Java 在函数编程中使用 Stream API 实现并行计算的最佳实践

Stream API 是 Java 其中一个强大的工具允许您以声明的方式操作数据流。它的并行特性允许您分布在多个处理器的核心上，以获得更好的性能。

最佳实践：

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• 确定适用的场景：并非所有操作都适合并行化。检查您的代码，找出可以从并行处理中受益的部分。通常，处理大量数据的操作更适合并行化。
• 使用适当的并行度：并行度定义了执行操作的线程数。确定最佳并行度可能需要一些实验。作为起点，您可以使用机器处理器的内核数。
• 避免状态共享：平行操作中的变量共享可能导致数据不一致。确保您的函数操作无状态，或使用正确的同步机制来保护状态。
• 使用流的终止操作:终止操作，如 forEach 或 collect，并行操作的实际执行将被触发。在终止操作之前，不会进行任何并行处理。
• 避免蛮力并行化：并非每个操作都应该并行化。有时，顺序执行可能会更有效率。仔细选择并行操作。

实战案例：

假设我们有一个大学生名单，每个学生都有一个名字和分数。我们希望计算总平均分。您可以使用以下内容 Stream API 实现这一目的的代码：

// 获取学生名单
List<Student> students = ...;

// 并行流计算总平均分数
double avgScore = students.parallelStream()
    .mapToDouble(Student::getScore)
    .average()
    .getAsDouble();

// 输出平均分
System.out.println("平均分：" + avgScore);

此代码使用 parallelStream() 该方法创建了并行流。然后，它被使用 mapToDouble() 将流转换成一个 Double 流动，转换每个学生的分数。最后，它被使用 average() 数字在计算过程中的平均值。

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