1.解析Stream foreach源码
2.使用JDK8 Stream空指针问题分析
3.parallelStream 基本原理
4.Java 中九种 Map 的源码遍历方式，你一般用的源码是哪种呢？

解析Stream foreach源码

       本文深入解析Stream的foreach操作源码，主要关注串行流和并行流的源码区别，特别是源码并行流背后的ForkJoin框架。

       在Stream中，源码操作可分为中间操作和结束操作，源码天天动听 源码其中foreach属于结束操作。源码串行流与并行流的源码主要区别在于实现方式，串行流是源码线性执行，而并行流则利用了ForkJoin框架的源码分治策略。

       对于串行流（如`stream`），源码其执行过程如下：

       获取ReferencePipeline.Head的源码Stream实现，内部包含ArrayListSpliterator对象。源码

       通过ArrayListSpliterator的源码forEachRemaining方法逐一执行元素操作。

       而并行流（如`parallelStream`）则更为复杂：

       同样获取ReferencePipeline.Head的源码Stream实现，内部有ArrayListSpliterator。

       调用父类的forEach方法，构建一个ForEachTask。

       在ForEachTask的invoke方法中，调用compute方法，利用ForkJoin框架的自动接待源码分治策略将任务拆分到commonPool中的线程池执行。

       子任务通过拆分器的forEachRemaining方法，最终执行用户定义的action.accept(e)回调。

       ForkJoin框架是JDK7新增的，它通过线程池执行任务，尤其适用于并行处理。在并行流中，任务会分配到Java 8中预定义的commonPool，该线程池基于计算机处理器数量进行配置，以实现高效的并行计算。

使用JDK8 Stream空指针问题分析

       在使用JDK8 Stream API进行集合操作转换时，虽然它极大地方便了代码编写，但也容易引发一些问题。本文将总结一些我们在开发中遇到的常见问题以及解决策略。

       首先，让我们来关注Collectors.toList 存在null值的问题。在处理Stream流时，可能不经意间将null值添加至List对象中。尽管List允许null值存在，但在进行循环遍历时，null值可能导致空指针异常。内涵漫画源码为了避免这种情况，建议在使用Collectors.toList前，先通过filter方法剔除null值。

       紧接着，我们来看看Collectors.toMap出现NullPointerException的情况。通常，HashMap允许key和value为null，但在Stream API处理时，如果value为null，则会触发空指针异常。分析源码，发现在合并操作中，如果value为null，会抛出空指针异常。为避免此问题，可以在调用toMap之前，使用filter方法去除可能存在的null值。

       另外，使用Collectors.toMap时，还需注意可能出现的提示网页源码Duplicate key问题。虽然源码中的处理逻辑在检测到重复key时会抛出异常，但我们可以自定义mergeFunction参数，以便在处理重复key时实现特定逻辑，如取第一个value或最后一个value，以此覆盖或保留前一个值。

       在使用parallelStream时，重要的一点是它不保证集合顺序。这意味着，当使用parallelStream进行并行执行时，结果的顺序可能与预期不同。若需要保持顺序，可以调用parallelStream().forEachOrdered()方法。

       此外，parallelStream还可能引发线程安全问题。在并行执行时，多线程并发操作可能导致数据不一致。处理这一问题，一种方法是确保parallelStream().forEach()逻辑内的线程安全，另一种方法是将集合转换为并发集合，如使用ConcurrentHashMap或使用Guava库中的通讯办公 源码并发集合。

       通过上述分析，我们可以更好地理解和管理使用JDK8 Stream API时可能出现的问题，确保代码的稳定性和可靠性。

parallelStream 基本原理

       stream流是java在jdk1.8中引入的工具，旨在简化任务处理，让我们专注于实现细节，而无需关注任务调度，由stream自动实现调度。例如，如果我们需要对列表进行求和，只需通过列表生成流，使用reduce方法传递表达式即可，省去了for循环和if判断等繁琐操作。默认情况下，stream是单线程执行的。

       对于需要并行执行的场景，例如同时计算多个任务结果，java提供了parallelStream。通过parallelStream，可将上述例子中先计算1+2，再计算3+3的方式，优化为同时计算1+2和3+3，利用处理器的多核性能提升效率。parallelStream内部通过ForkJoinPool的commonPool线程执行任务，大大简化了并行编程的复杂性。

       探究parallelStream如何利用ForkJoinPool，首先，integers.parallelStream()返回Stream对象，parallel属性为true，表明这是并行流。接下来，调用stream.reduce方法处理流。在reduce（）源码中，它主要通过调用evaluate（）方法处理流。evaluate（）首先检查linkedOrConsumed属性，确保流未被消费。对于并行流，evaluate（）创建ReduceTask，并通过其invoke方法执行计算。

       ReduceTask是ForkJoinTask的子类，它不重写invoke方法，因此调用ReduceTask.invoke()等同于调用ForkJoinTask.invoke()。这样，parallelStream通过ForkJoinTask实现了并行流处理，具体通过递归任务分解和并行执行实现。

Java 中九种 Map 的遍历方式，你一般用的是哪种呢？

       日常工作中，Map作为Java程序员高频使用的数据结构，其遍历方式多种多样。这篇文章将带你了解Map的九种遍历方式，看看你常用的遍历方式是哪一种。

       首先，我们可以通过for和map.entrySet()来遍历Map。这种方式通过遍历map.entrySet()获取每个entry的key和value。这是阿粉使用最多的一种方式，代码简单、朴素，常见于获取map的key和value场景。此外，这种方式在HashMap源码中也有所应用。

       接着，我们可以使用for、Iterator和map.entrySet()的组合来遍历Map，将迭代器的next()方法用于获取下一个对象，并依次判断是否有next。这种方式与使用for循环的遍历类似，但在循环机制上有所不同。

       我们也可以通过while循环、Iterator和map.entrySet()来遍历Map。与上一种方式相似，但使用while循环替代了for循环。在遍历过程中，通过迭代器的next()方法获取下一个对象，通过判断是否有next来控制循环。

       另一种遍历方式是通过for和map.keySet()来遍历Map。这种方式通过map.keySet()获取key的集合，可以更专注于key的遍历。然而，如果需要获取对应的value，还需通过map.get(key)进行获取。这种方式相较于使用map.entrySet()的遍历，减少了对entry的访问，但同时也引入了额外的get操作。

       在Java 8中，引入了新的遍历方式，包括通过map.forEach()和Stream遍历。map.forEach()方法被定义在java.util.Map#forEach中，并使用default关键字标识。这种遍历方式在代码简洁性和易用性上得到了提升，但其底层实现原理和性能表现值得关注。

       Stream遍历，包括普通遍历stream和并行流遍历parallelStream，提供了一种高效且并行处理数据的途径。在特定场景下，使用Stream遍历可以显著提升性能，尤其是在处理大量数据时。

       为了评估不同遍历方式的性能，我们编写了测试代码。通过多次计算并求平均值，我们得出在集合数量较小时，普通遍历方式足以满足需求。随着集合数量的增加，使用JDK 8的forEach或Stream进行遍历的性能表现更优。

       总结而言，选择适合的遍历方式取决于实际场景的需求。当集合数量较少时，简单遍历即可；当数据量增大时，考虑使用JDK 8提供的高级API，如forEach或Stream，以提升效率。在遍历方式中，使用map.entrySet()比使用map.keySet()更优，因为后者需要额外的get操作。