探讨 Java Stream API 并行流（parallelStream）的两大核心陷阱：访问外部状态导致的副作用问题，以及顺序敏感操作（如 limit、skip）在并发环境下的不确定性。通过代码示例展示了非线程安全集合（如 ArrayList）在并行写入时的数据丢失风险，并指出 limit 等状态操作在并行流中可能破坏顺序或降低性能。建议并行流避免修改外部变量，优先使用无副作用的收集器；若需保证顺序，应改用串行流或 forEachOrdered。总结指出并行流适用于大数据量且无依赖的计算场景，需谨慎使用。
在使用 parallelStream() 时，我们希望的是：
但现实中，如果你不小心写错了代码，结果可能是：
让我们来逐个拆解并行流的问题根源。
在并行流中，每一小块数据被拆成子任务（sub-stream），并由不同线程处理。但如果子任务之间共享状态或依赖顺序，就会出问题！
外部状态 = 不属于流本身、但在流处理过程中被读写的变量或对象。 比如：
List<Integer> results = new ArrayList<>(); // ❗外部状态
IntStream.range(0, 1000).parallel().forEach(results::add); // 💥 多线程同时 add
List<Integer> ints = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().forEach(ints::add); // ❗ 非线程安全操作！
System.out.println("ints.size() = " + ints.size());
ints.size()=387122
甚至可能抛出：
Exception in thread "main"
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
ArrayList 不是线程安全结构List<Integer> safe = IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().boxed().collect(Collectors.toList()); // ✅ 无副作用方式
或者使用线程安全容器：
List<Integer> sync = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().forEach(sync::add); // ✅ 但性能差，得不偿失
🧠 建议：并行流中不要修改外部变量！
有些 Stream 操作必须'记住顺序'才能正确运行，比如：
| 操作 | 含义 |
|---|---|
limit(n) | 只取前 n 个元素 |
skip(n) | 跳过前 n 个元素 |
findFirst() | 查找第一个元素 |
这些操作被称为：
Stateful Operations（有状态操作）
因为它们内部需要维护状态（例如计数器）。
List<Integer> list = IntStream.range(0, 1000).boxed().toList();
List<Integer> firstTen = list.parallelStream().limit(10).toList();
System.out.println(firstTen);
[212, 103, 7, 56, 918, 0, 402, 321, 15, 68] // ❗数据对了，但顺序错了！
🧠 原因：
limit(10) 必须跨线程维护一个共享计数器.stream() 或 .forEachOrdered()list.parallelStream().limit(10).forEachOrdered(System.out::println); // ✅ 保证顺序但牺牲并行性能
| 操作 | 并行友好？ | 是否依赖顺序？ | 是否可能副作用？ |
|---|---|---|---|
map() | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 |
forEach() | ✅ 是 | ❌ 否 | ✅ 是（取决于你写的代码） |
forEachOrdered() | ❌ 否 | ✅ 是 | ✅ 是 |
limit() | ❌ 否 | ✅ 是 | ❌ 否 |
collect() | ✅ 是（如果 collector 是并发安全的） | ❌ 否 | ❌ 否 |
add() 到外部 List | ❌ 否 | ❌ 否 | ✅ 是 |
| 使用情景 | 是否适合并行流？ |
|---|---|
| 无副作用、无顺序依赖的 map/filter | ✅ 非常适合 |
| 修改共享集合或外部变量 | ❌ 禁止 |
| 顺序敏感操作（limit/findFirst/skip） | ⚠️ 谨慎使用 |
| 少量数据（< 1,000） | ❌ 串行更快 |
| 大数据、CPU 密集型计算 | ✅ 并行可能提升性能 |
并行流不是魔法，它能快，是因为你不给它添乱。如果你非要访问外部变量、共享集合、做顺序相关的操作，它不但不会快，反而容易炸了锅！
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