所以我想知道的是：

Question

我在大型计算中使用并行流，但是当我执行它时结果很奇怪。在纯[SEQ] - 进程调度中执行所有操作时，它只能正常工作。

为了找到问题，我使用了一个简单的计算（工作是将“迭代”中的所有自然数加到零）：

private long sum = 0;                  // global helper

public static void main(String args[])
{
    int iterations = 50000;            // the target number

    // solving the task parallel
    // ---------------------------------- <Section-under-Test>.START
    final long    startPAR =     System.nanoTime();
    IntStream.range(1, iterations+1).parallel().forEach(i->{

        sum += i;
    });
    final long durationPAR = ( ( System.nanoTime() - startPAR ) / 1_000_000 );
    // ---------------------------------- <Section-under-Test>.FINISH
    long sumParallel = sum; sum = 0;   // save + reset variable

    System.out.println( "Sum parallel: "  + sumParallel
                      + "         TOOK: " + durationPAR
                        );

    // solving the task linear using one core
    // ---------------------------------- <Section-under-Test>.START
    final long    startSEQ =     System.nanoTime();

    for(int i = 1; i < iterations+1; i++)
    {
        sum += i;
    }
    final long durationSEQ = ( ( System.nanoTime() - startSEQ ) / 1_000_000 );
    // ---------------------------------- <Section-under-Test>.FINISH

    System.out.println( "Sum serial:   "  + sum
                      + "         TOOK: " + durationSEQ
                        );
    System.out.println((sum == sumParallel));
}

奇怪的是，每次执行并行部分时都会得到不同的输出：

Sum parallel: 354519954
Sum serial:  1250025000
false
---------------------------
Sum parallel: 453345292
Sum serial:  1250025000
false
---------------------------
Sum parallel: 613823840
Sum serial:  1250025000
false

所以我想知道的是：

为什么会这样？
如何防止这种情况？

我是否忽略了这一点，并希望在错误的地方使用并行计算？

的信息：

在我更大的计算中，我正在计算要添加的并行值，在本例中为总和。所以这很好用。但是，如何将此结果正确添加到全局变量？

Answer 1

因为sum += i;不是原子的，所以它涉及多个操作：

阅读i
阅读sum
计算sum加i
将结果分配给sum

在执行这些操作期间的任何时候，我们都有其他线程执行相同的操作。如果两个线程同时读取sum（操作2），则可以保证得到不同的结果，因为当它们都计算sum + i时，两个线程都不会考虑另一个线程。

如果您想并行执行此类计算，请改用AtomicLong。 addAndGet之类的操作保证是原子的，也就是说，它保证在一个步骤中发生，而不是分解为上述步骤。

Answer 2

只需使用 .sum() 方法，以便没有线程在共享状态下运行，因此无需进行同步或原子访问：

int sum = IntStream.rangeClosed(1, iterations).parallel().sum();

如果您需要更多控制计算，可以使用 .reduce() 方法：

int sum = IntStream.rangeClosed(1, iterations).parallel().reduce(0, (a, b) -> a + b);

如何在java中安全地使用并行流？

所以我想知道的是：

的信息：

2 个答案: