java 中函数式编程与传统线程同步相结合，可实现并行计算。通过利用函数式编程的特性（不可变性、惰性求值、高阶函数）简化并行代码编写，同时使用线程同步机制（锁和同步器）保证数据一致性。具体而言：1. 使用并行流实现基于函数式概念的并行计算；2. 结合线程同步机制，如锁和原子计数器，确保共享资源的并发访问安全性；3. 实战案例展示了并行矩阵乘法的实现，通过并行流计算矩阵行的乘积。
Java中函数式编程与传统线程同步结合实现并行计算
Java函数式编程和传统线程同步机制可以巧妙结合，实现并行计算。通过利用函数式编程的不可变性、惰性求值和高阶函数，可以简化并行代码的编写，同时通过传统线程同步机制（如锁和同步器）确保数据一致性。
使用并行流
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
并行流是Java 8引入的功能，它提供了一种基于函数式编程概念的并行计算方法。我们可以使用Stream.parallel()方法将流转换为并行流，然后应用并行操作，如forEachParallel()和reduce()。
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 创建并行流
Stream<Integer> parallelStream = numbers.stream().parallel();
// 并行处理
int sum = parallelStream
.filter(n -> n % 2 == 0) // 仅保留偶数
.map(n -> n * n) // 计算每个偶数的平方
.reduce(0, Integer::sum); // 求偶数平方の和
System.out.println("偶数平方的和：" + sum);结合线程同步机制
在并行计算过程中，多个线程可能同时访问共享资源（例如集合），导致数据不一致。为了保证数据安全，可以结合传统线程同步机制，如锁和原子计数器。
// 创建一个共享的集合
ConcurrentHashMap<String, Integer> sharedMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 创建一个锁对象
final Object lock = new Object();
// 并行地将键值对添加到共享集合中
numbers.parallelStream()
.forEach(n -> {
// 为共享集合加锁
synchronized (lock) {
sharedMap.put("key" + n, n);
}
});实战案例：并行矩阵乘法
// 定义一个方法计算两个矩阵的乘积
static int[][] multiplyMatrices(int[][] matrix1, int[][] matrix2) {
int rows1 = matrix1.length;
int cols1 = matrix1[0].length;
int rows2 = matrix2.length;
int cols2 = matrix2[0].length;
if (cols1 != rows2) {
throw new IllegalArgumentException("矩阵无法相乘");
}
// 创建并行流
Stream<int[]> parallelRows = Arrays.stream(matrix1)
.parallel();
// 使用并行处理计算每行的结果
int[][] result = parallelRows
.map(row1 -> {
int[] rowResult = new int[cols2];
for (int c = 0; c < cols2; c++) {
for (int k = 0; k < rows2; k++) {
rowResult[c] += row1[k] * matrix2[k][c];
}
}
return rowResult;
})
.toArray(int[][]::new);
return result;
}通过结合Java函数式编程和传统线程同步机制，可以有效地实现并行计算，简化代码，提高性能，同时确保数据的一致性。
