【stream】并行流与顺序流

定义

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

了解 Fork/Join 框架

Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个
小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总.

Fork/Join 框架与传统线程池的区别

采用“工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能.

Fork/Join 框架效率高的方式：尽可能的利用CPU的资源

扩展：

通过代码测试发现
如果数据在1万以内的话，for循环效率高于foreach和stream；
如果数据量在10万的时候，stream效率最高，其次是foreach，最后是for。
另外需要注意的是如果数据达到100万的话，parallelStream异步并行处理效率最高，高于foreach和for。
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