要让 parallelStream() 在纯计算密集型任务中真正提速，需满足三个条件：任务必须是 CPU 密集型、集合规模≥10⁵且用 ArrayList/数组、全程无状态线程安全；同时避开四类陷阱：混入 IO/日志、小数据集、错误收集方式、共用公共线程池。
要让 parallelStream() 在纯计算密集型任务中真正提速，关键不是简单加个 parallelStream()，而是满足三个硬性条件并避开四类典型陷阱。否则很容易变慢，甚至出错。
确保任务本身是纯计算密集型
只有 CPU 持续满负荷运转的操作才适合并行。比如对每个对象做数值拟合、RSA 加密、正则深度匹配、多层嵌套循环计算等。而 String::length、obj.getId()、简单加减乘除（如 n -> n + 1）这类轻量操作，并行开销反而盖过收益。
- 推荐用
map或filter封装较重逻辑，例如：.map(x -> computeHeavyMetric(x)) - 避免在流中混入日志打印、远程调用、数据库查询等非 CPU 绑定操作
- 可借助 JMH 做基准测试：对比串行 vs 并行在相同数据集下的吞吐量和平均耗时
集合规模与数据结构必须达标
并行不是“越大越好”，而是要有足够分片价值。通常建议下限为 10⁵（十万）元素，且优先选用支持高效分割的结构。
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- 首选
ArrayList或原生数组 —— 它们的Spliterator能均等切分，分片成本低 - 避开
LinkedList、自定义集合（未重写trySplit()）—— 分割过程可能退化为遍历，比串行还慢 - 小数据集（如几千条）即使加了
parallelStream()，也大概率更慢；此时保持stream()更稳
全程保持无状态与线程安全
并行流不保证执行顺序，也不保护共享变量。任何依赖顺序或修改外部状态的操作都会导致结果不可靠。
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- 禁用
forEach向普通ArrayList添加元素；改用collect(Collectors.toList())或Collectors.toConcurrentMap() - 不用
findFirst()（强制保序，性能差）；只需任意匹配就用findAny() - 避免在
map中使用闭包变量递增计数器；改用IntStream.range(0, list.size()).mapToObj(i -> ...)显式传索引 - 若需收集到线程不安全容器，应提前构造并发安全版本，如
ConcurrentHashMap或CopyOnWriteArrayList
必要时隔离并定制线程池
默认的 ForkJoinPool.commonPool() 是全局共享的。一旦有阻塞任务（哪怕只是意外 sleep），整个池都可能卡住。
- 对关键计算任务，创建专用池：
new ForkJoinPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()) - 配合
unordered()提示流不必维持顺序，能减少合并开销，尤其在filter + collect场景下效果明显 - IO 类操作（哪怕看起来像计算）一律不要进并行流；改用
CompletableFuture.supplyAsync(..., customExecutor)
