Spliterator 是 Java 并行流高效并行的底层核心，依托 trySplit() 动态拆分、estimateSize() 与 characteristics() 决策调度、tryAdvance() 原子遍历三大能力，不同集合因实现差异导致并行效果迥异。
Spliterator 是 Java 并行流（parallelStream()）真正能“并起来”的底层支柱，它不是简单把集合切几刀，而是通过三个关键能力协同支撑 ForkJoinPool 的调度逻辑：可拆分性、可估算性、可描述性。
trySplit() 实现动态任务拆分
这是并行化的起点。每次调用 trySplit()，Spliterator 会尝试“掰开”自己，返回一个新 Spliterator 覆盖前半段数据，自身则保留后半段——两者无重叠、不遗漏、互斥覆盖。
- 拆分不是强制的：ArrayListSpliterator 在剩余元素 ≥ 1024 时才均分；小数据集直接返回
null，避免线程调度开销 - 拆分不是均匀的：LinkedList 的 trySplit() 多数返回
null，因为顺序遍历+计数成本高，强行拆反而更慢 - 拆分是递归触发的：ForkJoinPool 提交初始 Spliterator 后，反复调用 trySplit()，直到返回 null 或达到粒度阈值，形成树状子任务结构
estimateSize() 和 characteristics() 决定怎么拆、是否值得拆
这两个方法共同告诉框架“数据长什么样”和“能不能好好并”。它们不是装饰，而是调度依据。
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estimateSize()返回剩余元素估算值：ArrayList 返回精确值（带SIZED特性），框架据此设定分割粒度；LinkedList 常返回0或Long.MAX_VALUE，导致无法合理拆分 -
characteristics()返回位掩码组合：比如SIZED | ORDERED | SUBSIZED表示大小已知、顺序敏感、子段大小也已知；缺SIZED可能引发过度拆分，缺ORDERED但用了findFirst()会强制串行化 -
CONCURRENT不是运行时推断的：ConcurrentHashMap 的 Spliterator 带该标志，框架跳过同步；而Collections.synchronizedList(new ArrayList())仍不带，因为特性由类硬编码
tryAdvance() 和 forEachRemaining() 保证线程安全遍历
它替代了 Iterator 的 hasNext()+next() 两步调用，消除竞态风险。
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tryAdvance(Consumer)一次完成“判断是否存在+消费当前元素”，天然原子，各线程在自己的 Spliterator 上独立推进，无需锁或 volatile 协调 -
forEachRemaining(Consumer)是批量封装，默认循环调用 tryAdvance()；数组类实现常重写为 memcpy 级优化，提升吞吐 - 两个方法行为必须一致：若 tryAdvance() 只处理偶数索引，而 forEachRemaining() 扫全量，会导致并行流混用时数据重复或丢失
不同集合的 Spliterator 行为差异极大
并行流快不快，不取决于你写了 .parallelStream()，而取决于底层 Spliterator 是否真能有效拆分。
- ArrayList：支持 O(1) 索引定位，trySplit() 按中点切，负载均衡好，适合并行
- LinkedList：本质是链表遍历+计数，trySplit() 成本高，基本不拆，parallelStream() 往往退化为单线程
- HashSet / HashMap：按哈希桶区间拆分，但桶分布不均，易造成任务倾斜
- 自定义集合未重写 spliterator()：走 Collection 默认实现，本质是 Iterator 封装，trySplit() 返回 null，完全无法并行
