无序和并行时的 Java 流限制和跳过行为答案

【问题标题】：Java stream limit and skip behaviour when unordered and parallel无序和并行时的 Java 流限制和跳过行为
【发布时间】：2016-04-29 00:16:33
【问题描述】：

所以我一直在尝试并行运行流，并根据我阅读的 API 文档和其他支持材料监控它们的行为。

我创建了两个并行流并运行distinct()，一个流是有序的，一个是无序的。然后我使用forEachOrdered() 打印结果（以确保在 distinct 运行后看到流的结果遇到顺序），并且可以清楚地看到无序版本不保持原始顺序，但使用大型数据集，显然会提高并行性能。

有 API 说明建议 limit() 和 skip() 操作也应该在流无序时更有效地并行运行，因为您可以获取任何 n 而不必检索第一个 n 元素元素。我尝试以与上述相同的方式对此进行模拟，但是当与有序流和无序流并行运行时，结果总是相同的。换句话说，当我在运行限制后打印出结果时，即使对于无序（并行）流，它仍然总是为前 n 个元素选择？

谁能解释一下？我尝试改变输入数据集的大小和 n 的值，但没有任何区别。我会认为它会抓取任何 n 个元素并针对并行性能进行优化？有没有人在实践中真正看到过这种情况，并且可能提供一个始终如一地展示这种行为的解决方案？

【问题讨论】：

标签： java parallel-processing java-8 java-stream

【解决方案1】：

您可能尝试从 SIZED/SUBSIZED 源（如arrayList.stream()、Arrays.stream(array)、IntStream.range() 等）创建流并立即发出limit 或skip 操作。这种情况在limit/skip 实现（参见SliceOps）中进行了特别优化，并且对于有序流和无序流以相同的速度运行（实际上运行速度非常快）。如果您删除这些特征（例如，添加过滤步骤），您会发现在此之后使流无序确实很有帮助。像这样写测试：

input.stream().parallel().filter(x -> true).skip(..)...
input.stream().parallel().unordered().filter(x -> true).skip(..)...
input.stream().parallel().filter(x -> true).limit(..)...
input.stream().parallel().unordered().filter(x -> true).limit(..)...

您也可以使用非 SUBSIZED 源（例如，TreeSet 或 HashSet）进行测试。

【讨论】：