Java8 流奇怪的行为

Question

我正在对一些 Java8 Streams API 片段进行基准测试，但我无法弄清楚这个片段发生了什么。

我在想ParallelStream以及它实际上是如何工作的，并试图在顺序处理和并行处理之间进行一些比较。 我创建了两种不同的方法，都在添加 32.768.000 BigDecimal 的同时进行了巨大的迭代s，其中一个使用 ParallelStream ，另一个使用正常的顺序迭代。我以一个我知道无效的测试结束，但有几点引起了我的注意。

方法是:

private static void sumWithParallelStream() {
    BigDecimal[] list = new BigDecimal[32_768_000];
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO;
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) {
        list[i] = new BigDecimal(i);
    }
    total = Arrays.asList(list).parallelStream().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
    System.out.println("Total: " + total);
}

private static void sequenceSum() {
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO;
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) {
        total = total.add(new BigDecimal(i));
    }
    System.out.println("Total: " + total);
}

输出是:

Total: 536870895616000
sumWithParallelStream(): 30502 ms

Total: 536870895616000
sequenceSum(): 271 ms

然后我尝试删除 ParallelStream并检查它的实际影响:

 private static void sumWithParallelStream() {
    BigDecimal[] list = new BigDecimal[32_768_000];
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO;
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) {
        list[i] = new BigDecimal(i);
        total = total.add(list[i]);
    }
    System.out.println("Total: " + total);
}

关注sequenceSum()方法不变

令人惊讶的是，新的输出是:

Total: 536870895616000
sumWithParallelStream(): 13487 ms

Total: 536870895616000
sequenceSum(): 879 ms

我多次重复这些更改，添加和删除 parallelStream调用，结果为 sequenceSum()是一致的，当 parallelStream 时 ~200ms涉及，~800ms 不涉及。在不同的机器、Windows 和 Ubuntu 中测试。

最后，我的两个问题是:

1. 为什么使用 parallelStream第一种方法会干扰第二种方法吗？
2. 为什么要存储 BigDecimal数组中的实例使第一个方法变慢了很多(800 毫秒到 13000 毫秒)？

Answer 1

在第一个示例中，您分配了一个包含 32,768,000 个元素的数组，然后对其进行流处理。不需要数组分配和内存获取，这可能是减慢方法速度的原因。

IntStream.range(0, limit).parallel()
   .mapToObj(BigDecimal::new)
   .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);