面试题：Java中并行流如何实现多CPU利用

Question

请简述在Java Stream中，并行流是怎样利用多个CPU核心来提高处理效率的，并且举例说明如何将一个顺序流转换为并行流。

Answer 1

并行流利用多个CPU核心提高处理效率的原理

1. 任务分解：并行流将源数据拆分成多个子任务。例如，有一个包含1000个元素的集合，并行流会把这个集合分成若干个小的子集。
2. 多核处理：每个子任务被分配到不同的CPU核心上同时处理。Java的Fork/Join框架负责管理这些子任务的分配和调度，充分利用多核CPU的计算能力。
3. 结果合并：当所有子任务处理完成后，并行流会将各个子任务的结果合并起来，得到最终的处理结果。例如，对集合中的元素进行求和操作，每个子任务计算一个子集的和，最后将这些子和累加得到总和。

将顺序流转换为并行流的示例

以下是一个简单的Java代码示例，展示如何将顺序流转换为并行流：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 顺序流操作
        List<Integer> sequentialResult = numbers.stream()
                                             .map(n -> n * 2)
                                             .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("顺序流结果: " + sequentialResult);

        // 转换为并行流操作
        List<Integer> parallelResult = numbers.parallelStream()
                                             .map(n -> n * 2)
                                             .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("并行流结果: " + parallelResult);
    }
}

在上述代码中，numbers.stream() 创建一个顺序流，而 numbers.parallelStream() 将集合转换为并行流。map 操作对每个元素进行乘以2的操作，最后通过 collect 方法将结果收集到一个新的列表中。并行流由于利用多核并行处理，在处理大数据量时通常能获得更高的效率。