<p>Java parallelStream() 默认使用 ForkJoinPool.commonPool()，其并行度默认为 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1（≥1），且 System.setProperty 在 commonPool 初始化后设置无效；正确方式是在 JVM 启动时通过 -D 参数指定，或在任何相关操作前于 main 开头设置，并推荐使用自定义 ForkJoinPool 替代。</p>
Java 的 parallelStream() 默认使用 ForkJoinPool.commonPool()，其并行度（线程数）默认为 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1（至少为 1），**无法通过 System.setProperty 调整**。这是关键前提——JVM 系统属性如 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism **在 commonPool 初始化后设置是无效的**。
为什么 System.setProperty 失效？
ForkJoinPool.commonPool() 是静态单例，在类首次使用时（如第一次调用 parallelStream()）懒加载初始化。一旦初始化完成，后续对系统属性 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 的修改不会影响已创建的池。
常见误区：在 main 开头设置属性，但若之前已有类触发了 commonPool()（如某些框架、日志库、甚至 IDE 预热），此时设置就晚了。
正确设置 commonPool 并行度的方法
必须在 commonPool 初始化前设置系统属性，且需确保无前置触发。推荐方式：
-
在 JVM 启动参数中指定（最可靠）：
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=4 -
在 main 方法最开头、任何流或 ForkJoin 相关操作前设置，并配合
System.clearProperty防干扰（如有）：
注意：仅当确定尚未触发 commonPool 时才有效
更灵活可控的替代方案：自定义 ForkJoinPool
绕过 commonPool 限制，显式创建并使用专用线程池：
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(4);
List<Integer> result = customPool.submit(() ->
numbers.parallelStream()
.map(x -> x * 2)
.collect(Collectors.toList())
).join();或用 parallelStream() 的底层机制：
- 将数据转为
ArrayList或数组后，用Arrays.parallelSort等原生并行方法（它们可接受自定义ForkJoinPool） - 对集合手动分片，提交到自定义池处理，再合并结果
验证当前 commonPool 并行度
运行时检查实际值（非系统属性）：
int actualParallelism = ForkJoinPool.commonPool().getParallelism();
System.out.println("Actual common pool parallelism: " + actualParallelism);该值反映真实生效的线程数，比读取系统属性更有意义。
