面试题：Java中Stream distinct方法去重原理深入 - 高级难度

Question

假设在一个高并发环境下，多个线程同时对一个Stream执行distinct操作，可能会出现什么问题？如何解决这些问题？从原理角度详细阐述。另外，distinct方法内部是如何实现哈希表来进行去重判断的？

Answer 1

高并发下多个线程对Stream执行distinct操作的问题

1. 数据一致性问题：多个线程同时操作Stream进行distinct，可能导致部分重复元素没有被正确去除，因为不同线程可能同时处理相同元素，且在哈希表判断重复的过程中出现竞争条件。
2. 性能问题：每个线程都尝试更新哈希表以记录已处理元素，频繁的竞争会导致锁争用，大大降低系统性能。

解决方法

1. 使用线程安全的哈希表：例如ConcurrentHashMap。在distinct操作时，使用ConcurrentHashMap来记录已经出现过的元素。由于ConcurrentHashMap内部采用分段锁机制，允许多个线程同时对不同段进行操作，减少锁争用，提高并发性能。
2. 流并行处理时设置合适的并行度：根据系统资源和数据量合理设置并行度。如果并行度设置过高，反而会增加线程切换和资源竞争的开销。可以通过Stream.parallel().parallelism(degree)方法设置并行度degree。
3. 外部同步机制：使用synchronized关键字或者ReentrantLock对涉及哈希表操作的代码块进行同步。但这种方式会导致所有线程竞争同一把锁，性能较低，适用于数据量较小，并发度不高的场景。

distinct方法哈希表去重原理

1. 基本原理：distinct方法在底层实现中，会使用一个哈希表（通常是HashMap）来记录已经处理过的元素。对于流中的每个元素，会计算其哈希值，通过哈希值快速定位到哈希表中的位置。
2. 具体步骤：
   • 计算元素的哈希值：调用元素的hashCode()方法获取哈希值。这个哈希值会被用来确定元素在哈希表中的大致存储位置。
   • 检查哈希冲突：如果不同元素的哈希值相同（哈希冲突），会进一步调用equals方法来判断两个元素是否真的相等。如果equals方法返回true，则认为这两个元素是重复的。
   • 存储元素：如果元素不重复，则将其存储到哈希表中。在HashMap中，元素会被存储在对应的哈希桶（链表或红黑树，取决于哈希表的状态）中。后续再有元素进入时，重复上述过程进行去重判断。