面试题：Java Stream API性能陷阱之并行流的正确使用

Question

在Java Stream API中，并行流可以提高处理大数据集的效率，但也存在性能陷阱。请描述并行流在哪些情况下可能导致性能下降，以及如何避免这些问题。假设你有一个包含大量复杂对象的集合，需要对这些对象的多个属性进行复杂计算后汇总，如何正确使用并行流来提高性能？

Answer 1

并行流可能导致性能下降的情况

1. 数据量小：对于小数据集，并行处理的线程创建、调度和销毁开销可能超过实际处理时间，导致性能下降。
2. 任务粒度小：如果每个任务的计算量非常小，线程间的协调和通信开销将占据较大比例，降低并行处理的优势。
3. 顺序依赖：当流中的操作依赖于元素的顺序，并行流需要额外的同步机制来维护顺序，这会增加开销，降低性能。
4. 共享可变状态：在并行流操作中，如果多个线程访问和修改共享可变状态，会导致线程安全问题，需要额外的同步操作，从而降低性能。

避免性能下降的方法

1. 大数据集使用：确保数据集足够大，使得并行处理的优势能够体现出来。一般来说，当数据集元素数量超过几千个时，并行流更有可能提高性能。
2. 增大任务粒度：将多个小任务合并为较大的任务，减少线程间的协调开销。例如，可以使用Collectors.groupingBy等方法对数据进行分组后再处理。
3. 避免顺序依赖：如果可能，尽量将操作设计为无顺序依赖的。如果必须保持顺序，可以考虑先并行处理，然后再对结果进行排序。
4. 避免共享可变状态：使用不可变对象或线程安全的数据结构，避免多个线程对共享状态的竞争。

对包含大量复杂对象的集合进行复杂计算后汇总的正确做法

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

class ComplexObject {
    private int prop1;
    private double prop2;
    // 其他属性和getter、setter方法

    public ComplexObject(int prop1, double prop2) {
        this.prop1 = prop1;
        this.prop2 = prop2;
    }

    public int getProp1() {
        return prop1;
    }

    public double getProp2() {
        return prop2;
    }
}

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<ComplexObject> complexObjectList = new ArrayList<>();
        // 填充大量复杂对象
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            complexObjectList.add(new ComplexObject(i, Math.random()));
        }

        // 并行流处理多个属性的复杂计算并汇总
        double result = complexObjectList.parallelStream()
               .mapToDouble(obj -> {
                    // 复杂计算示例
                    double calculation1 = obj.getProp1() * obj.getProp2();
                    double calculation2 = Math.sqrt(obj.getProp2());
                    return calculation1 + calculation2;
                })
               .sum();

        System.out.println("汇总结果: " + result);
    }
}

1. 使用parallelStream：将集合转换为并行流，充分利用多核处理器的优势。
2. 避免共享状态：在mapToDouble操作中，每个对象的计算都是独立的，避免了共享可变状态。
3. 合适的数据量：示例中填充了大量数据，适合并行处理。实际应用中，根据具体数据量和计算复杂度调整。