Java函数式编程并行计算与传统的并发编程的区别？

Java 函数式编程中的并行计算与传统并发编程的不同

在 Java 中，函数式编程和传统并发编程提供了两种不同的并行计算方法。理解它们的差异对于选择最适合特定应用程序的并行化技术至关重要。

函数式并行计算

• 使用不可变数据结构和纯函数。
• 利用 Fork/Join 框架将任务划分为更小的子任务，同时最小化共享状态。
• 专注于编写可并行执行的代码，而不是手动创建和管理线程。
• 提供数据并行性，即执行相同操作的独立数据集。

传统并发编程

• 使用线程和锁来控制对共享数据的并发访问。
• 需要手动创建和管理线程，可能导致死锁和竞争条件。
• 专注于编写代码以避免共享状态问题，而不是直接并行化。
• 提供任务并行性，即执行不同任务的线程。

主要区别

• 编程模型：函数式并行计算专注于数据并行性和可组合性，而传统并发编程使用共享状态和线程。
• 实现：函数式编程使用 Fork/Join 框架，而传统并发编程使用线程、锁和同步器。
• 错误处理：函数式并行计算的不可变性和纯函数简化了错误处理，而传统并发编程容易出现竞态条件和死锁。

实战案例

考虑使用函数式并行计算来并行求和一组数字：

import java.util.Arrays;

class SumOfNumbers {

    public static long sum(int[] numbers) {
        return Arrays.stream(numbers)
                .parallel()
                .reduce(0, Integer::sum);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = new int[10000000];
        for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
            numbers[i] = i;
        }

        long result = sum(numbers);
        System.out.println("Sum: " + result);
    }
}

对比

传统并发编程实现需要手动创建和管理线程，而函数式并行计算只需使用并行流来轻松并行化任务。

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