大家好，我是哪吒。上一篇简单聊一聊公平锁和非公平锁，parallel并行流，提到了一个IntStream.rangeClosed并行流问题，很多小伙伴，对这个比较陌生，想用线程池的方式改造一下。
@Datapublic class LockTest1 { public static void main(String[] args) { IntStream.rangeClosed(1, 100000).parallel().forEach(i -> new LockTest1().increase()); System.out.println(time); } private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public void increase() { synchronized (lock) { time++; } }}不会那些新特性，还是原始的香啊，写起代码，得心应手。
这时候，有些小伙伴，又陷入了选择恐惧症。用哪个线程池比较好呢？
简单回顾一下：
最常用的还是固定线程数线程池newFixedThreadPool(10)。
@Datapublic class LockTest2 { public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(200); for (int i = 0; i < 100000; i++) { Thread0926 thread = new Thread0926(); executorService.execute(thread); } System.out.println(time); } private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public void increase() { synchronized (lock) { time++; } }}public class Thread0926 implements Runnable{ @Override public void run() { LockTest2 lockTest = new LockTest2(); lockTest.increase(); }}我草，这不对啊，不应该是100000嘛？又把老子整不会了~
上一篇测试过，使用synchronized代码块是可以解决i++线程安全问题的，这次怎么不好使了？
上面的代码中，synchronized (lock)锁住了time++，lock是静态变量，所以属于类级别的锁。但是新建的线程是一个新的类，超出了锁的范围，所以失效。
那么，在当前类中，开启线程，是不是就可以了呢？试一下
public class LockTest4 { private static int time = 0; private static Object lock = new Object(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { for (int i = 0; i < 200; i++) { Thread thread = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 500; j++) { synchronized (lock) { time++; } } }); thread.start(); } Thread.sleep(3000); System.out.println(time); }}当然，在synchronized代码块中，使用synchronized (LockTest4.class)也是可以的，效果是一样的。
并行流的本质的是并行，多线程的本质是并发。
并行指当多核CPU中的一个CPU执行一个线程时，其它CPU能够同时执行另一个线程，两个线程之间不会抢占CPU资源，可以同时运行。
并发指在一段时间内CPU处理多个线程，这些线程会抢占CPU资源，CPU资源根据时间片周期在多个线程之间来回切换，多个线程在一段时间内同时运行，而在同一时刻不是同时运行的。
场景应用程序开发，提供http接口、数据库查询、微服务调用都是IO请求，IO请求时几乎不消耗cpu，这是为了提供cup使用率，建议使用多线程并发，线程数可以远大于cpu核数。
对应大量的加减乘除运算、md5、hash等运算操作，需要持续使用cpu，需要让多核cpu并行运算，适合使用forkjoin并行计算。
技术场景多线程不足，使用多线程技术，也能提高性能，但是线程设置过大会浪费cpu线程切换的时间，如果线程任务分配不均匀，会导致有的cpu忙碌有的cpu空闲。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-13523-0.html通过线程池方式改造Stream.parallel()并行流
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