java stream api 并行计算最佳实践：确定适用的场景：考虑操作是否适合并行化，大数据处理更适合。设定合适并行度：根据处理器内核数确定最佳线程数。避免状态共享：使用无状态函数式操作，或使用同步机制保护状态。使用流的终止操作：终止操作触发并行执行。避免蛮力并行化：谨慎选择并行化操作，顺序执行可能更有效率。

在 Java 函数式编程中使用 Stream API 实现并行计算的最佳实践

Stream API 是 Java 中一个强大的工具，它允许您以声明式方式操作数据流。其并行特性可让您在多个处理器内核上分布处理，从而获得更好的性能。

最佳实践：

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• 确定适用的场景：并非所有操作都适合并行化。检查您的代码，找出可以从并行处理中受益的部分。通常，处理大量数据的操作更适合并行化。
• 使用合适的并行度：并行度定义了用于执行操作的线程数。确定最佳并行度可能需要一些实验。作为一个起点，您可以使用机器的处理器内核数。
• 避免状态共享：并行操作中变量共享可能会导致数据不一致。确保您的函数式操作是无状态的，或者使用正确的同步机制来保护状态。
• 使用流的终止操作：终止操作，例如 forEach 或 collect，会触发并行操作的实际执行。在终止操作之前，不会执行任何并行处理。
• 避免蛮力并行化：并非每个操作都应该并行化。有时，顺序执行可能更有效率。谨慎选择要并行化的操作。

实战案例：

假设我们有一个大学生列表，每个学生都有一个名字和分数。我们希望计算出总平均分。可以使用以下 Stream API 代码来实现此目的：

// 获取学生列表
List<Student> students = ...;

// 使用并行流计算总平均分
double avgScore = students.parallelStream()
    .mapToDouble(Student::getScore)
    .average()
    .getAsDouble();

// 输出平均分
System.out.println("平均分：" + avgScore);

此代码使用 parallelStream() 方法创建了一个并行流。然后，它使用 mapToDouble() 将流转换为一个 Double 流，对每个学生分数应用转换。最后，它使用 average() 计算流中数字的平均值。

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