关于java:串行流Stream和并行流parallelStream的区别

1.Stream 是在 Java8 新增的个性，广泛称其为流；它不是数据结构也不寄存任何数据，其次要用于汇合的逻辑解决。

2.Stream 流是一个汇合元素的函数模型，它并不是汇合，也不是数据结构，其自身并不存储任何元素（或其地址值），它只是在原数据集上定义了一组操作。

3.Stream 流不保留数据，Stream 操作是尽可能惰性的，即每当拜访到流中的一个元素，才会在此元素上执行这一系列操作。

4.Stream 流不会扭转原有数据，想要拿到扭转后的数据，要用对象接管。

串行流 stream：串行解决数据，不产生异步线程。
并行流 parallelStream：parallelStream 提供了流的并行处理，它是 Stream 的另一重要个性，其底层应用 Fork/Join 框架实现。简略了解就是多线程异步工作的一种实现。

倡议：数据量不大的状况下倡议应用 stream 即可，不要自觉大量应用 parallelStream, 因为 parallelStream 是多线程异步的，也就是说会产生多线程，耗费内存不说，说不定还会更慢，并非肯定会更快更好。

上面说说罕用的几种办法：
1.groupingBy 办法：次要是转化数据为 Map，value 是符合条件的汇合

  // 增加的洽购申请 id 汇合
      List<PurchaseRequisition> requisitionList = new ArrayList<>();
      Map<String, List<PurchaseRequisitionSkuParams>> skuMap = requisitionParams.getSkuList().stream().collect(Collectors.groupingBy(PurchaseRequisitionSkuParams::getBrandName));
        skuMap.forEach((brandName,skus)->{
            // 生成洽购申请编码
      purchaseRequisition.setPurchaseRequisitionCode(purchaseCodeUtil.getNextPurchaseCode());
            // 保留洽购信息
            requisitionMapper.savePurchaseRequisition(purchaseRequisition);
            requisitionList.add(purchaseRequisition);
            // 保留洽购物料明细
            requisitionMapper.saveSkuList(purchaseRequisition.getId(),skus);
        });

2.toMap 办法：次要是转化数据为 Map，value 是该条记录或字段值

  // sku 数量校验
        Map<String, BigDecimal> skuNumMap = requisitionParams.getSkuList().stream().collect(Collectors.toMap(PurchaseRequisitionSkuParams::getSkuId,PurchaseRequisitionSkuParams::getNum,(v1,v2) -> v1.add(v2)));
        // 查出购买的数量
        List<CustomerOderSkuNumVO> numVOList =
            customerOrderMapper.querySkuNum(requisitionParams.getCustomerOrderId(), skuNumMap.keySet());
        numVOList.stream().forEach(numVO ->{if (skuNumMap.get(numVO.getSkuId()).compareTo(numVO.getNum()) > 0){throw new ValidateException(ApiResponseCode.ABNORMAL_DATA.getCode(), "洽购的物料数量不能大于客户订单数量!");
            }
        });

3.filter 办法：次要是用来筛选数据的

       List<Admin> adminList = adminMapper.selectList(null);
       adminList = adminList.stream().filter(admin -> admin.getAdminState() != null).collect(Collectors.toList());

4.anyMatch 办法：用于判断数据，只有有一个条件满足即返回 true

       List<Admin> adminList = adminMapper.selectList(null);
       boolean isAdmin = adminList.stream().anyMatch(admin -> admin.getAdminState() != null);

5.allMatch 办法：用于判断数据，必须全副都满足才会返回 true

       List<Admin> adminList = adminMapper.selectList(null);
       boolean isAdmin = adminList.stream().allMatch(admin -> admin.getAdminState() != null);

6.noneMatch 办法：用于判断数据，全都不满足才会返回 true

       List<Admin> adminList = adminMapper.selectList(null);
       boolean isAdmin = adminList.stream().noneMatch(admin -> admin.getAdminState() != null);

7.map 办法：个别用于获取属性值

       List<Admin> adminList = adminMapper.selectList(null);
       List<Long> adminIdList = adminList.stream().map(Admin::getId).collect(Collectors.toList());