parallelStream是Java中基于Fork/Join框架的并行流处理工具，通过调用集合的parallelStream()方法实现任务自动拆分与多线程执行，适用于大数据量、无状态、CPU密集型操作，如对大列表进行并行过滤、映射或聚合计算可显著提升性能；使用时需注意避免共享可变状态以防止线程安全问题，确保操作满足结合律以保证结果正确性，小数据集不推荐使用以免开销大于收益，必要时可通过自定义ForkJoinPool调整并行度以优化资源利用。
在Java中，parallelStream 是一种简单高效的方式，用于对集合进行并行处理，充分利用多核CPU提升性能。它基于Fork/Join框架实现，能自动将任务拆分到多个线程中执行。
什么是parallelStream
parallelStream是Collection接口提供的一个方法，用于创建一个支持并行操作的流。与stream()不同，parallelStream()会将后续的中间和终端操作尽可能地并行执行。
例如，对一个大列表进行过滤、映射或聚合操作时，使用parallelStream可以显著减少执行时间。
基本使用方式
调用集合的 parallelStream() 方法即可开启并行处理：
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Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); int sum = numbers.parallelStream() .mapToInt(x -> x * x) .sum();
System.out.println("平方和: " + sum);
上述代码会并行计算每个元素的平方，然后汇总求和。底层由ForkJoinPool.commonPool()提供线程支持。
适用场景与注意事项
parallelStream适合处理大量数据且操作无状态、无依赖的情况。以下是一些关键点：
- 数据量要足够大：小集合并行反而更慢，因拆分和合并有开销
- 避免共享可变状态：多个线程同时修改同一变量会导致线程安全问题
- 操作应为CPU密集型：IO操作或阻塞任务不适合用parallelStream
- 结果一致性：如reduce操作需满足结合律（如加法、乘法）
错误示例：并发修改ArrayList
Listresult = new ArrayList<>(); numbers.parallelStream().forEach(result::add); // 危险！非线程安全
正确做法是使用collect或线程安全容器。
性能调优建议
若默认并行度不够或过高，可手动设置ForkJoinPool的并行度：
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
customPool.submit(() ->
numbers.parallelStream().forEach(System.out::println)
).get();
这在特定硬件环境下能更好控制资源使用。
基本上就这些。parallelStream让并行编程变得简单，但也要注意适用边界和潜在陷阱。合理使用，能有效提升程序性能。
