java8join

① 利用java8stream如何实现leftjoin操作

在JAVA中，使用Stream流处理数组、Collection等集合类中的元素，可以实现更简洁、优雅的代码编写。例如，从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，并按长度倒序输出，最多返回3个。使用JAVA8及之后版本的Stream流，可以更直观地实现这一需求。

Stream相较于传统的foreach方式，其主要优势体现在代码的简洁性和表达力上。Stream流操作可以分为开始管道、中间管道和终止管道三类。通过这些管道，开发者可以利用map、flatMap、peek、foreach等方法对数据进行转换、过滤、遍历和终止处理。此外，Stream还支持并行处理，充分利用多CPU硬件提升逻辑执行速度。

Stream的核心概念包括开始管道、中间管道和终止管道，分别用于新建Stream流、对流进行处理并返回新流、执行逻辑处理或返回结果数据。中间管道操作可以叠加，终止管道操作则负责最终结果的生成。

在Stream方法使用中，map和flatMap用于转换元素，map保持元素个数不变，flatMap将多个元素展开为一个新的Stream。peek和foreach方法用于元素遍历，但peek属于中间方法，必须在终止操作后执行，而foreach可以直接执行。filter、sorted、distinct、limit等中间操作方法用于数据筛选、排序、去重和限制结果数量。

Stream终止方法分为简单结果终止方法（如count、max、min等）和结果收集终止方法（如生成集合、拼接字符串、进行数学运算等）。在使用Stream时，需注意一旦执行了终止操作，后续便不能再次读取流执行其他操作，以免产生错误。

Stream并行流机制通过将流划分为多个片段并行执行，可以显着提升逻辑执行速度，但需注意线程安全问题。在并行流终止执行的函数逻辑中，确保线程安全是关键。

Stream相较于传统的foreach方式，其优势主要体现在代码简洁性、表达力和处理效率上。Stream提供了丰富的中间和终止操作方法，以及并行流处理能力，使得开发者能够编写出更加高效、易于理解的代码。

综上所述，Stream在处理集合类数据时具有明显优势。掌握Stream的核心概念和方法，能够帮助开发者更高效地编写代码。实践是检验真理的唯一标准，希望读者们能够尝试在项目中使用Stream，享受更简洁、高效的编程体验。如有疑问，欢迎交流探讨。

② Java8 parallelStream浅析

在Java8中，lamda表达式和Stream接口的引入显着简化了代码，增强了表达能力，同时也提高了效率。Stream接口中的parallelStream方法提供并发操作的支持，本文将深入探讨parallelStream的使用方法。

让我们先来看看Java文档对parallelStream的定义。parallelStream允许并行执行操作，简化了多线程编程。

接下来，我们通过一个例子来直观感受stream和parallelStream的区别。从执行结果中，我们可以看到stream顺序输出，而parallelStream的输出顺序无序，且parallelStream的执行时间仅为stream的五分之一。这表明在当前测试场景下，parallelStream在性能上表现出色。

parallelStream的性能提升得益于ForkJoin框架和ForkJoinPool的使用。ForkJoin框架是Java7中提供的并行执行框架，其策略为分而治之，即将任务分解为多个子任务并行执行，然后合并结果。

ForkJoin框架与ThreadPoolExecutor的区别在于，ForkJoin框架可以高效处理大量任务，且支持父子依赖关系，而ThreadPoolExecutor则无法支持这种场景。

Java 8在ForkJoinPool中添加了一个通用线程池，用于处理自动并行化任务。这个线程池能够自动并行化数组排序、元素遍历等操作。在并行计算逻辑方面，使用ForkJoinPool相较于ThreadPoolExecutor更具有优势，尤其是在代码可读性和代码量上。

默认的线程数量等于计算机处理器数量，用户可以通过系统属性调整此数量：-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism={N}。

我们对代码进行了调整，将sleep时间改为2ms。执行结果显示，doParallelStream耗时最多，这表明并不是所有情况下并行执行都能带来最佳性能。具体场景需通过测试和分析来确定。

并发操作中，线程安全问题不容忽视。一个示例展示了stream.parallel.forEach()中的操作可能不具有线程安全性。解决此问题，可以将集合转换为同步集合，例如：Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())。

总结，parallelStream提供了并行执行的强大能力，但用户需根据实际应用场景评估性能，同时注意线程安全问题。