java 中的函数式编程通过高阶函数、不可变数据和惰性求值简化了并行编程。常见的并行处理方法包括：fork/join 框架，支持对任务进行分叉和联合。streams api，提供了一种声明式的方式来处理数据，并支持使用 .parallel() 进行并行处理。
在 Java 中使用函数式编程实现并行处理
函数式编程通过使用高阶函数、不可变数据和惰性求值来简化并行编程。
使用 Fork/Join 框架
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ShopEx助理
一个类似淘宝助理、ebay助理的客户端程序，用来方便的在本地处理商店数据，并能够在本地商店、网上商店和第三方平台之间实现数据上传下载功能的工具。功能说明如下：1.连接本地商店：您可以使用ShopEx助理连接一个本地安装的商店系统，这样就可以使用助理对本地商店的商品数据进行编辑等操作，并且数据也将存放在本地商店数据库中。默认是选择“本地未安装商店”，本地还未安
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Java 中实现并行处理的常见方法是使用 Fork/Join 框架。该框架提供了对并行任务进行分叉和联合的内置支持。
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class ParallelSum extends RecursiveTask { private long[] numbers; private int start; private int end; public ParallelSum(long[] numbers, int start, int end) { this.numbers = numbers; this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { if (end - start <= 10000) { return calculateSum(); } else { int mid = (start + end) / 2; ParallelSum leftTask = new ParallelSum(numbers, start, mid); ParallelSum rightTask = new ParallelSum(numbers, mid, end); leftTask.fork(); rightTask.fork(); return leftTask.join() + rightTask.join(); } } private Long calculateSum() { long sum = 0; for (int i = start; i < end; i++) { sum += numbers[i]; } return sum; } public static void main(String[] args) { long[] numbers = new long[10000000]; for (int i = 0; i < numbers.length; i++) { numbers[i] = i; } ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); ParallelSum task = new ParallelSum(numbers, 0, numbers.length); long sum = pool.invoke(task); System.out.println("Sum: " + sum); }}
使用 Streams
Streams API 提供了一种功能性、声明式的方法来处理数据。它支持并行处理，只需使用 .parallel() 方法。
import java.util.stream.LongStream;public class ParallelStreamSum { public static void main(String[] args) { long[] numbers = new long[10000000]; for (int i = 0; i < numbers.length; i++) { numbers[i] = i; } long sum = LongStream.of(numbers).parallel().sum(); System.out.println("Sum: " + sum); }}
函数式编程和 Fork/Join 框架或 Streams 的结合大大简化了 Java 中的并行处理。这使得开发人员能够轻松编写高效、可扩展的并行应用程序。
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