在 Java 8 中引入的 Stream 为集合数据的处理带来了现代化的方式，而数据并行化则进一步提升了处理速度，充分发挥了多核处理器的优势。本篇博客将详细介绍数据并行化在 Java 8 Stream 中的应用，以及如何利用并行流处理大量数据。
数据并行化是指将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元（如多个 CPU 核心）并行执行。在集合数据的处理中，可以将数据划分为多个小块，然后在不同的处理单元上并行处理，从而加快处理速度。
在大量数据处理上，数据并行化可以大量缩短任务的执行时间，将一个数据分解成多个部分，然后并行处理，最后将多个结果汇总，得到最终的结果
并发是指多个任务在同一时间段内交替执行。它可以在单个处理器上通过任务切换（上下文切换）实现，也可以在多个处理器上同时进行。在并发模式下，多个任务在微观上交替执行，但在某个时间段内只有一个任务在执行。这种模式通常用于提高系统的效率和响应能力，适用于 I/O 密集型任务，如网络通信、文件读写等。
并行是指多个任务在同一时刻同时执行，每个任务在不同的处理器核心上独立运行。与并发不同，并行是在宏观上实现多任务的真正同时执行。这种模式通常用于提高计算密集型任务的处理速度，如科学计算、图像处理等。
并发关注任务之间的交替执行，是一种在时间上的重叠。
并行关注任务在同一时刻的同时执行，是一种在时间上的重合。
并发适用于提高系统效率和响应能力，适用于 I/O 密集型任务。
并行适用于提高计算速度，适用于计算密集型任务。
Java 8 引入了并行流，它使得数据并行化变得非常容易。只需将顺序流转换为并行流，即可实现并行处理。以下是一个简单的示例代码：
public class MaxDemo { public static void main(String[] args) { List<Integer> numbers = new ArrayList<>(); numbers.add(1); numbers.add(2); numbers.add(3); int sum = numbers.parallelStream().mapToInt(i -> i).sum(); System.out.println(sum); }在上述示例中，通过 parallelStream() 方法将顺序流转换为并行流，从而实现了并行处理。接着，我们对流进行了过滤和映射操作，最后计算了偶数的总和。
虽然并行流可以提升处理速度，但并不是在所有情况下都适用。不要陷入一个误区：并行一定比串行快。并行在不同的情况下不一定比串行快。影响并行性能有以下因素：
如果数据量太小，会直接影响到并行处理的性能。因为在并行内部实现涉及到 fork/join 的操作，这些操作的本身就存在性能的开销，只有当数据量很大的时候，使用并行处理才有意义
fork 时会对源数据进行分割，数据源的特性直接影响到 fork 的性能，从而导致并行流性能很慢
arrayList、array、IntStream.range,是最容易分割的，因为都支持随机读取
HashSet、TreeSet， 相对来说比较容易分割，但是因为内部数据结构，很难被平均分解
LinkedList、Streams.iterate、BufferedReader.lined 不容易分分割，因为长度未知，无法确定分在哪里进行分割
尽量使用基本数据类型，避免装箱和拆箱
fork 产生的数量是与 CPU 核数相关，可用的核数越多，获取的性能提升越大
花在流中每个元素的时间越长，并行操作带来的性能提升就越明显
并行流的工作原理可以分为以下几个步骤：
数据切分：初始数据被分成多个小块，每个块包含一部分元素。
并行处理：各个处理器核心同时对不同的数据块执行相同的操作。
结果合并：各个处理器核心处理完成后，将结果合并为最终结果。
并行流在底层的实现是沿用 Java7 提供的 fork 和 join 分解合并框架实现的，fork 根据 cpi 核数进行数据分开，join 对各 forn 进行合并。实现过程如下图所示：
数据并行化是 Java 8 Stream 中的重要特性，可以显著提升大规模数据处理的速度。通过将顺序流转换为并行流，我们可以利用多核处理器的优势，实现高效的并行处理。然而，在使用并行流时需要注意线程安全和适用场景，以充分发挥其优势。在实际开发中，根据数据规模和操作类型的不同，合理使用并行流将为你的程序带来性能的提升。
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