parallelStream是Java中基于Fork/Join框架的并行流，可将集合操作分片多线程执行，适用于大数据量、计算密集型且无状态的场景，能提升处理效率，但需避免共享变量、注意顺序问题和小数据集开销。
在Java中，parallelStream 是一种便捷的方式，用于对集合进行并行处理，充分利用多核CPU提升处理效率。它基于Fork/Join框架实现，在适当场景下能显著缩短大批量数据的处理时间。
什么是 parallelStream
parallelStream 是 Collection 接口提供的一个方法，返回一个支持并行执行的 Stream。与普通 stream 不同，parallelStream 会将数据分割成多个片段，分别用不同的线程处理，最后合并结果。
red">注意： 并行不等于一定更快，只有在处理大量数据且操作具备计算密集性时才可能带来性能提升。
基本使用方式
调用集合的 parallelStream() 方法即可开启并行流：
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例如，对一个大列表中的每个元素进行耗时操作（如计算平方）：
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, ...); // 假设有很多数据 List result = numbers.parallelStream() .map(n -> n * n) // 并行映射 .collect(Collectors.toList());
这段代码会自动将 list 分片，由多个线程同时执行 map 操作，最后汇总结果。
适用场景与注意事项
parallelStream 虽然方便，但需注意以下几点才能正确使用：
- 无状态操作优先：map、filter 等无状态操作适合并行；避免使用有状态的中间操作（如 sorted、distinct），它们可能导致性能下降或竞争问题。
- 避免共享可变状态：在 map 或 forEach 中不要修改外部变量，否则需要额外同步机制（如 synchronized 或并发容器）。
- 非阻塞操作更高效：如果操作中包含 IO 或长时间等待（如网络请求），并行流优势会被削弱，甚至不如串行。
- 结果顺序不确定：parallelStream 不保证处理顺序。若需保持顺序，应使用 stream() 或调用 .forEachOrdered()。
- 合理评估数据量：小集合使用并行反而增加开销。一般建议在数千条以上且操作较重时再考虑。
常见并行操作示例
以下是几种典型用法：
1. 并行过滤和收集
ListlongWords = words.parallelStream() .filter(s -> s.length() > 5) .collect(Collectors.toList());
2. 并行统计
long count = users.parallelStream()
.filter(u -> u.isActive())
.count();
3. 并行归约（reduce）
int sum = numbers.parallelStream()
.reduce(0, Integer::sum);
注意 reduce 的组合函数要满足结合律（如加法），否则结果可能出错。
基本上就这些。只要操作是独立、无副作用的，parallelStream 就能帮你自动并行化，写起来简单，效果也不错。不过别滥用，搞清楚场景更重要。
