Stream 은 Java 8 에 추가된 Lambda 활용할 수 있는 기술 중 하나로, 연속된 요소의 집합 입니다. 기본적으로 순차처리 되지만, parallelStream() 을 통해 병렬 처리를 할 수 있습니다.

Stream 의 특징

• No storage - 별도의 저장 공간이 필요하지 않습니다.
• Immutable - 원본을 수정하지 않고 결과를 생성합니다.
• Laziness - 결과를 위한 최소한의 동작만을 수행합니다.
• Possibly unbounded - 무한한 값을 가질 수 있습니다.
• Consumable - 스트림의 요소는 생명 주기 동안 한번만 사용됩니다.

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병렬 처리, Parallelism

Stream 의 병렬 처리는 데이터 병렬성을 구현한 것으로, 내부적으로는 Fork-Join Framework를 이용합니다. 그리고 비지니스 로직에 대한 이해가 있어야만 적절하게 사용할 수 있습니다.

사용하면 좋은 경우

• 충분한 개수의 가용 코어
• 충분히 큰 요소당 처리 시간
  • Thread Pool 과 Thread 생성의 오버헤드보다 커야 합니다.
• 요소의 순서에 의존하지 않는 연산
  • 좋은 예
    • findAny(), allMatch(), noneMatch()
  • 나쁜 예
    • limit(), findFirst(), distinct()
    • 하지만 순서를 포기하는 unordered() 를 통해 빠른 연산이 가능합니다.
• Fork 에 적절한 소스
  • 좋은 예
    • 랜덤 엑세스 지원 - ArrayList
    • Spliterator() 를 적절히 구현할 수 있는 경우
  • 나쁜 예
    • 랜덤 엑세스 미지원 - LinkedList
    • 요소의 분리가 어려움 - HashSet, TreeSet
    • 전체 요소의 수를 알지 못함 - BufferedReader.lines()

주의점

• Stream 이 무한인 경우 리소스를 과도하게 점유할 수 있습니다.
• Join 과정에서 서로 다른 스레드의 reduce() 연산이 일어납니다.
  • 기본형 특화 Stream 을 통해 Boxing(), UnBoxing() 의 낭비를 막을 수 있습니다.
    • IntStream, LongStream, DoubleStream
• 결과의 길이를 예측할 수 없는 중간 연산이 있는 경우 적절한 Fork 가 되지 않을 수 있습니다.

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각주

• 데이터 병렬성
  • 전체 데이터를 쪼개 서브 데이터들로 만들고, 각 서브 데이터들을 병렬 처리합니다.
• Fork-Join Framework
  • 분할 정복 알고리즘의 형태로 서브 데이터를 만들고, 멀티 코어에 할당하여 처리합니다.
  • ExecutorService 의 구현체인 ForkJoinPool 을 통해 스레드를 관리합니다.

참고 자료

https://yongho1037.tistory.com/705