Java函数式编程并行计算的常见陷阱？

使用 java 并行时应注意以下常见陷阱：调试困难：使用： forkjoinpool.commonpool() 使用默认线程池获取 tostring() 或 peek() 检查元素处理情况。顺序不确定：使用 collectors.tocollection(concurrentskiplistset::new) 确保结果有序；多次调用； map() 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中使用 stream().parallelstream() 创建并行流而不是修改原始流。

Java 函数编程并行计算的常见陷阱

并行流在函数编程中的使用可以大大提高计算效率。然而，在使用中 Java 并行流时，应注意以下常见陷阱：

Trap 1: 难以调试的并行性问题

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• 解决方案：使用 ForkJoinPool.commonPool() 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，可方便地查看并行流中元素的处理情况。

Trap 2: 流量顺序不确定性

• 解决方法：使用 Collectors.toCollection(ConcurrentSkipListSet::new) 等待收集器确保结果有序。对于 map 通过多次调用，可以进行操作 map() 按顺序操作函数。

Trap 3: 避免共享和修改状态

• 解决方案：使用 Collectors.toList() 这种收集器将中间结果复制到新列表中。可用于初始流 stream().parallelStream() 创建并行流，而不是修改原始流。

实战案例

以下是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<Integer> list) {
        return list.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool.commonPool().shutdownAndAwaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);

        List<Integer> 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);
    }
}

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