背景

Java 8 后一般稍微有點(diǎn)經(jīng)驗的程序員都在工作中更習(xí)慣于用流式API: Stream，他可以實現(xiàn)惰性計算（輸出的元素可能并沒有預(yù)先存儲在內(nèi)存中，而是實時計算出來的），一言以蔽之：省內(nèi)存。

但是我發(fā)現(xiàn)很多開發(fā)者只知其一，不知其二。在使用Stream的parallelStream的時候完全不考慮線程安全問題以及并行流的使用場景。

底層實現(xiàn)

Stream的parallelStream底層是由ForkJoinPool來實現(xiàn)。

ForkJoinPool 和 ThreadPool 的區(qū)別：

ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一個并行計算框架，它是 ThreadPool 的一種特殊形式。它使用 work-stealing 算法，將任務(wù)分割成更小的子任務(wù)，然后將這些子任務(wù)分配給不同的線程執(zhí)行。這種方式可以提高并行計算的效率，特別適合處理遞歸的、分治的任務(wù)。

ThreadPool 是一個線程池，它包含一組線程，用于執(zhí)行提交的任務(wù)。它通常用于處理大量獨(dú)立的、相對較小的任務(wù)，比如處理網(wǎng)絡(luò)請求、IO 操作等。

使用場景

• ForkJoinPool 適合處理遞歸的、分治的任務(wù)，比如歸并排序、快速排序等，為了解決CPU密集型任務(wù)設(shè)計的。

• ThreadPool 適合處理大量獨(dú)立的、相對較小的任務(wù)，比如處理網(wǎng)絡(luò)請求、IO 操作等，適合I/O 密集型任務(wù)。

總結(jié)

在遇到處理需要遞歸分解任務(wù)的并行計算時候可以考慮ForkJoinPool ，而在處理網(wǎng)絡(luò)請求或者IO 操作時用ThreadPool。推薦大家躲在工作中使用Stream。