为什么Java8中的IntStream.range（0，n）不应该是并行的？

我读过一本关于Java 8的书，书中说使用并行流通过IntStream.range0获得数字范围，有些数字可能比顺序数字慢…为什么呢？

它可能慢一些。默认情况下，应始终使用顺序流。与顺序流相比，并行流的开销要高得多，因为它需要大量的内部协调工作以及某些簿记活动

如果你认为： 1.您需要处理大量的项目，每个项目都需要大量的时间，并且可以并行化。 2.如果您首先要解决性能问题。所以，在尝试并行流或任何其他并发构造之前，黄金法则始终是基准测试

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在您的情况下，如果范围非常小，那么在这种情况下，与并行流相关的开销会覆盖您应该获得的好处。也可以查看这篇文章：

无论你从这本书中拿走了什么，都是错误的，或者充其量只是过于简单化了。因为你没有说什么书，我们不知道这本书是错的还是你只是误解了

你是否能得到一个并行的加速是许多事情的函数；源的可拆分性、流上的操作、行为参数所做的工作以及硬件。拥有一个不可丢弃的源肯定会扼杀并行性能；例如，LinkedList不太可能很好地并行化

详细介绍了哪些因素使用并行可能会加快计算速度、降低计算速度，或者两者都不会，以及如何识别流管道的可能并行行为

书或你的解释出错的地方是把责任推到IntStream.range上；它是最好的分裂源之一。因此，如果您有一个并行性不好的管道，这肯定不是因为您使用IntStream.range作为源，但可能是由于其他任何原因，数据太少，终端操作中的合并成本太高，等等

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世上没有魔法和灰尘；streams可以让您轻松地编写并行代码，但不能免除您理解并行成本模型的需要。但是，如果有人告诉你IntStream.range是问题所在，我建议你停止听他们的建议——这是非常危险的错误建议。

这在很大程度上取决于场景。处理器上有一个开销来加速并行线程并处理它们。因此，如果您希望运行的进程不需要很多时间，那么这将是CPU周期的浪费

另一方面，我正在编写一个数据生成方法。为此，我使用了并行流，它将性能提高了至少4倍。在我的例子中，每个并行线程负责在数据库中执行多个读写操作，因此每个线程的处理时间相当长

注意：您可以设置属性：java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism。如果您编写的进程依赖于并行线程的数量，这将非常有用。默认情况下。parallel将为每个核心增加一个线程。

在使用parallelStream之前，请阅读以下内容：

它是多线程的。在java中，仅仅编写parallelStream来获得并行性几乎总是一个坏主意。在某些情况下，它会起作用，但并不总是如此。还有其他方法可以实现并行性，而且几乎总是在采用多线程解决方案之前需要考虑很多。 它使用默认的JVM线程池。因此，如果您正在执行任何阻塞操作（如网络调用），整个java应用程序可能会被卡住。这是最大的问题。还有其他的任务分配。具有n个线程的简单ExecutionService提供了比并行流更好的性能。 你也可以阅读：

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这应该有帮助。为什么您认为使用更多线程应该更快？据我记忆所及，Java 8正在运行。我假设更多的线程应该更快，因为每个线程都会生成部分数据，并且只有所有部分数据块的组合才会导致一些开销……也许您可以更具体一些。有一整章是关于Java 8中的并行处理的，有几个地方使用了IntStream.range和类似的方法。不要相信你读到的所有东西。@Zombies该示例中的基准比一文不值还要糟糕。数字不仅毫无意义，而且毫无价值，它让你得出了一些不真实的结论，这是最糟糕的部分，因为人类很难看到一个测量数字而不赋予它意义。这个基准并不能衡量你的想法，或者作者的想法。