java中parallelStream中的Bug

有人能告诉我为什么会发生这种情况，这是预期的行为还是一个bug吗

List<Integer> a = Arrays.asList(1,1,3,3);

a.parallelStream().filter(Objects::nonNull)
        .filter(value -> value > 2)
        .reduce(1,Integer::sum)

List a=Arrays.asList（1,1,3,3）；
a、 parallelStream（）.filter（对象：：非空）
.filter（值->值>2）
.reduce（1，整数：：和）

回答：

10

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但是如果我们使用

stream

而不是

parallelStream

，我得到了正确的预期的

答案7

减少的第一个参数称为“identity”，而不是“initialValue”

1

根据加法没有标识

1

是乘法的标识

但是，如果要对元素求和，则需要提供

0

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Java使用“identity”而不是“initialValue”，因为这个小技巧允许轻松地并行化

reduce

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在并行执行中，每个线程将在流的一部分上运行reduce，当线程完成时，它们将使用完全相同的reduce函数进行组合

虽然它看起来像这样：

mainThread:
  start thread1;
  start thread2;
  wait till both are finished;

thread1:
  return sum(1, 3); // your reduce function applied to a part of the stream

thread2:
  return sum(1, 3);

// when thread1 and thread2 are finished:
mainThread:
  return sum(sum(1, resultOfThread1), sum(1, resultOfThread2));
  = sum(sum(1, 4), sum(1, 4))
  = sum(5, 5)
  = 10

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我希望您能看到，发生了什么以及为什么结果不是您期望的。

检查

reduce

：“…标识值必须是累加器函数的标识。这意味着对于所有

x

，

累加器。应用（标识，x）

等于

x

。”-不是

1

和

Integer:：sum

能够使用并行流的情况，减少是分部分进行的，每个部分添加一个（可能每个元素一次）-使用

0

进行尝试，结果应该是正确的，但为什么流的结果不同？因为非并行流按顺序工作。我将在几分钟后的回答中提供一个示例Hanks@Benjamin这非常有帮助。有趣的是：算法有点不同-

identity

即使值被过滤掉也会被添加：

IntStream.range（01100）.parallel（）.filter（v->v<0）.reduce（1，Integer:：sum）

（

36

使用jshell 1.15）@用户15244370是的。结果取决于使用的线程数。您的示例给出：

4

用于1个线程，

12

用于2个线程，

20

用于4个线程，

36

用于8个线程。我猜除了线程计数之外还有一个块大小，因此每个线程一次只计算N个元素，完成后将得到下一个N个元素。