Arrays.sort（）和Arrays.parallelSort（）之间的区别
正在阅读这里提到的Java 8function。 无法理解parallelSort()确切作用。 有人可以解释sort()和parallelSort()之间的实际区别是什么？
并行排序使用线程 （每个线程获取列表的一部分并将其并行排序。稍后这些排序的块将合并到一个结果中）。
当集合中有很多元素时，它会更快。 并行化的开销在较大的arrays上变得相当小，但对于较小的arrays而言则很大。
看看这个表（当然，结果取决于CPU，核心数，后台进程等）：
取自以下链接： http ： //www.javacodegeeks.com/2013/04/arrays-sort-versus-arrays-parallelsort.html
Arrays.parallelSort（）：
该方法使用阈值，并且使用Arrays＃sort（）API（即顺序排序）对小于阈值的任何大小的数组进行排序。 并且考虑到机器的平行度，arrays的大小来计算阈值，并计算为：
private static final int getSplitThreshold(int n) { int p = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism(); int t = (p > 1) ? (1 + n / (p << 3)) : n; return t < MIN_ARRAY_SORT_GRAN ? MIN_ARRAY_SORT_GRAN : t; }
一旦决定是并行还是串行对数组进行排序，现在决定如何将数组分成多个部分然后将每个部分分配给一个Fork / Join任务，它将负责对它进行排序然后另一个Fork /加入任务，负责合并排序的数组。 JDK 8中的实现使用了这种方法：
将arrays分为4个部分。
对前两个部分进行排序，然后合并它们。
对接下来的两个部分进行排序然后合并它们。 并且对每个部分递归地重复上述步骤，直到要排序的部分的大小不小于上面计算的阈值。
您还可以在Javadoc中阅读实现细节
排序算法是并行排序合并，它将数组分解为自身排序然后合并的子数组。 当子arrays长度达到最小粒度时，使用适当的Arrays.sort方法对子arrays进行排序。 如果指定数组的长度小于最小粒度，则使用适当的Arrays.sort方法对其进行排序。 该算法要求工作空间不大于原始数组的指定范围的大小。 ForkJoin公共池用于执行任何并行任务。
中的Array.sort（）：
这使用合并排序或下面的Tim Sort来对内容进行排序。 这是按顺序完成的，即使合并排序使用分而治之的技术，它们都按顺序完成。
资源
两种算法的主要区别如下：
1. Arrays.sort（） ：是一个顺序排序。
- API使用单线程进行操作。
- API需要更长的时间来执行操作。
2. Arrays.ParallelSort（） ：是一个并行排序。
API使用多个线程。
- 与Sort（）相比，API花费的时间更少。
为了获得更多结果，我们都必须等待JAVA 8我猜！ 欢呼!!
你可以参考javadoc ，它解释了如果数组足够大，算法会使用多个线程：
排序算法是并行排序合并，它将数组分解为自身排序然后合并的子数组。 当子arrays长度达到最小粒度时，使用适当的
Arrays.sort方法对子arrays进行排序。 […]ForkJoin公共池用于执行任何并行任务。
简而言之， parallelSort使用多个线程。 如果你真的想知道，这篇文章有更多细节。
从这个链接
Java Collections Framework（Collections.sort和Arrays.sort）提供的当前排序实现都在调用线程中顺序执行排序操作。 此增强function将提供当前由Arrays类提供的同一组排序操作，但具有使用Fork / Join框架的并行实现。 这些新的API在调用线程方面仍然是同步的，因为在并行排序完成之前它不会继续进行排序操作。
Array.sort(myArray);
你现在可以使用 –
Arrays.parallelSort(myArray);
这将自动将目标集合分成几个部分，这些部分将在多个核心中独立排序，然后重新组合在一起。 这里唯一需要注意的是，当在高度multithreading的环境中调用时，例如繁忙的Web容器，由于增加了CPU上下文切换的成本，这种方法的好处将开始减少（超过90％）。
来源链接
Arrays.sort（）使用单个Thread对元素进行排序，但Arrays.ParallelSort（）将使用多个线程。
与普通排序相比，parallelsort将花费更少的时间。