parallelStream和ForkJoinPool的使用风险

1.parallelStream和ForkJoinPool

parallelStream是JDK官方在1.8版本中增加的语法级新特性，主要的特点就是可以帮助用户在流式开发时快速实现并行编程，从而快速简单的实现多线程运行，同时降低用户对于线程池维护带来的复杂性。

使用parallelStream的典型代码：
list.parallelStream().forEach(o -> {
    o.doSomething();
    ...
});

ForkJoinPool是JDK官方在1.7版本中引入的特定线程池，主要应用于基于递归调用策略的任务流多线程调用场景。

2.风险点

虽然parallelStream的流式编程带来的极大的多线程开发便利性，但同时也带来了一个隐含的逻辑，且并未在接口注释中说明：

    /**
     * Returns a possibly parallel {@code Stream} with this collection as its
     * source.  It is allowable for this method to return a sequential stream.
     *
     * 
This method should be overridden when the {@link #spliterator()}
     * method cannot return a spliterator that is {@code IMMUTABLE},
     * {@code CONCURRENT}, or late-binding. (See {@link #spliterator()}
     * for details.)
     *
     * @implSpec
     * The default implementation creates a parallel {@code Stream} from the
     * collection's {@code Spliterator}.
     *
     * @return a possibly parallel {@code Stream} over the elements in this
     * collection
     * @since 1.8
     */

以上是该接口的全部注释，这里所谓的隐含逻辑是，并非每一个独立调用parallelStream的代码都会独立维护运行一个多线程的策略，而是JDK默认会调用同一个由运行环境维护的ForkJoinPool线程池，也就是说，无论在哪个地方写了list.parallelStream().forEach();这样一段代码，底层实际都会由一套ForkJoinPool的线程池进行运行，一般线程池运行会遇到的冲突、排队等问题，这里同样会遇到，且会被隐藏在代码逻辑中。

这里最危险的当然就是线程池的deadlock，一旦发生deadlock，所有调用parallelStream的地方都会被阻塞，无论你是否知道其他人是否这样书写了代码。

3.会引起线程池deadlock的场景

3.1 最常见的线程池内部阻塞

以这段代码为例
list.parallelStream().forEach(o -> {
    o.doSomething();
    ...
});

只要在doSomething()中有任何导致当前执行被hold住的情况，则由于parallelStream完成时会执行join操作，任何一个没有完成迭代都会导致join操作被hold住，进而导致当前线程被卡住。
典型的操作有：线程被wait，锁，循环锁，外部操作卡住等。

3.2 迭代时对象被修改

list.parallelStream().forEach()时，如果不甚修改了list对象的长度，则也有可能导致join操作无法完成。

3.3 static代码块中执行迭代

如果你在一个类的static代码块中写了迭代，并且执行了lambda表达式，则也会导致线程被锁住。
class A {
    static {
        list.parallelStream().forEach(n -> {
            n.doSomething();
        })
    }
}

这里的原因是执行lambda表达式的前提是当前类A必须完成类初始化，但初始化又由于static代码块无法执行，而导致程序互锁，最终导致卡住

4.建议

1、如果你开发的是V5这样的复杂系统，不建议直接使用parallelStream执行多线程操作
2、如果你真的希望在V5这样的复杂系统中使用parallelStream，请考虑构建独立的ForkJoinPool，使用如下姿势调用：
ForkJoinPool forkJoinPool1 = new ForkJoinPool(20);
ForkJoinTask fs = forkJoinPool.submit(() -> list.parallelStream().forEach((n) -> {
        n.doSomething();
    }));
try {
    result = fs.get();
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e){
    e.printStackTrace();
}
forkJoinPool.shutdown();
 
即手动制定线程池，不过个人建议，这样的写法还不如自己写一般的多线程代码来得简单。

3、当然，如果你开发的微服务等类似的相对简单系统，则可以直接使用parallelStream，因为系统的简单性，相关风险会很低。