使用并行流需注意：1. 操作应无状态且线程安全，避免共享变量，正确使用collect收集结果；2. 避免依赖顺序的操作，reduce需满足结合律；3. 大数据量复杂计算才适用，并行开销可能影响小任务性能；4. 禁止阻塞或I/O操作，防止线程池耗尽。
使用 Java Stream.parallelStream() 可以方便地对集合进行并行处理，提升性能。但并行流并非“开箱即用”的万能方案，若不注意使用场景和潜在问题，反而可能导致结果错误或性能下降。以下是使用并行流时的关键注意事项。
1. 确保操作是无状态且线程安全的
并行流会在多个线程中同时执行流的操作，因此所有中间和终端操作必须是无副作用的。如果操作中修改了共享变量、静态变量或外部状态，会导致数据竞争和不可预测的结果。
red">错误示例：在并行流中使用普通 ArrayList 收集结果：
List
stream.parallelStream().forEach(result::add); // 危险！ArrayList 非线程安全
使用线程安全的收集方式，如 Collectors.toList() 或 synchronizedList：
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List
.collect(Collectors.toList());
2. 避免依赖顺序的操作
并行流不保证元素的处理顺序。如果操作依赖于元素的原始顺序（例如累积计算、索引相关逻辑），结果可能出错。
例如：reduce 操作必须使用满足结合律的函数，否则结果不可靠。
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int sum = stream.parallelStream()
.mapToInt(Integer::intValue)
.sum(); // 加法满足结合律
使用非结合性操作，如减法：
stream.parallelStream().reduce((a, b) -> a - b); // 结果不确定
3. 注意任务拆分与性能开销
并行流基于 ForkJoinPool 拆分任务，适用于计算密集型、数据量大的场景。对于小数据集或简单操作，并行化的开销（线程创建、任务调度、合并结果）可能超过收益，导致性能更差。
建议：
- 数据量较小（如少于 10000 元素）时优先使用普通流
- 复杂计算（如数学运算、对象转换）更适合并行化
- 可通过测试对比
stream()和parallelStream()的实际性能
4. 谨慎使用外部迭代和阻塞操作
在并行流中执行 I/O 操作（如数据库查询、网络请求）或阻塞调用，会占用线程资源，可能导致 ForkJoinPool 耗尽线程，影响整体应用性能。
建议：
- 避免在并行流中直接调用远程服务
- 如有必要，使用独立的线程池处理阻塞任务
- 考虑使用 CompletableFuture 配合并行流进行异步编排
基本上就这些。parallelStream 使用起来简单，但背后涉及并发控制、数据结构安全和性能权衡。理解其工作原理，才能真正发挥优势，避免踩坑。
