并行流与串行流

Question

在 Java 8 中，并行流是否可能给出与串行流不同的结果？根据我的信息，并行流与串行流相同，只是分为多个子流。这是速度的问题。对元素的所有操作都已完成，子流的结果最后合并。最后，我认为并行和串行流的操作结果应该相同。所以我的问题是，这段代码有没有可能给我一个不同的结果？如果可能，为什么会发生？

int[] i = {1, 2, 5, 10, 9, 7, 25, 24, 26, 34, 21, 23, 23, 25, 27, 852, 654, 25, 58};
Double serial = Arrays.stream(i).filter(si -> {
    return si > 5;
}).mapToDouble(Double::new).map(NewClass::add).reduce(Math::atan2).getAsDouble();

Double parallel = Arrays.stream(i).filter(si -> {
    return si > 5;
}).parallel().mapToDouble(Double::new).map(NewClass::add).reduce(Math::atan2).getAsDouble();

System.out.println("serial: " + serial);
System.out.println("parallel: " + parallel);

---

public static double add(double i) {
    return i + 0.005;
}

结果是：

serial: 3.6971567726175894E-23

parallel: 0.779264049587662

Answer 1

reduce() 的 javadoc 说：

使用关联累加函数对该流的元素执行缩减，[...]累加器函数必须是关联函数。

"associative" 这个词链接到这个 java 文档：

如果满足以下条件，则运算符或函数 op 是关联的：

 (a op b) op c == a op (b op c)

如果我们将其扩展到四个术语，则可以看出这对并行评估的重要性：

 a op b op c op d == (a op b) op (c op d)

所以我们可以并行计算 (a op b) 和 (c op d)，然后在结果上调用 op。

关联运算的示例包括数字加法、最小值和最大值以及字符串连接。

正如@PaulBoddington 在评论中提到的那样，atan2 不是关联的，因此对于归约操作无效。

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不相关

您的流序列有点偏离。您应该在 并行操作之后进行过滤，lambda 可以缩短，并且您不应该将 double 装箱：

double parallel = Arrays.stream(i)
                        .parallel()           // <-- before filter
                        .filter(si -> si > 5) // <-- shorter
                        .asDoubleStream()     // <-- not boxing
                        .reduce(Math::atan2)
                        .getAsDouble();

Answer 2

当您将reduce 与并行流一起使用时，操作不会按特定顺序完成。

因此，如果您希望并行流产生可预测的结果，那么无论事情以什么顺序完成，您的 reduce 操作都必须有相同的答案。

例如，使用加法减少是有意义的，因为加法是关联的。不管你做什么，答案都是6在这两种情况下。

(1 + 2) + 3
1 + (2 + 3)

atan2 不具有关联性。

Math.atan2(Math.atan2(1, 2), 3) == 0.15333604941031637

而

Math.atan2(1, Math.atan2(2, 3)) == 1.0392451500584097

Answer 3

如果元素以不同的顺序给出，您的 reduce 方法会产生不同的结果。

因此，如果您使用并行流，则无法保证原始顺序。

如果您使用不同的归约方法（例如 (x,y) -> x+y），它就可以正常工作。