在我们经常写的业务代码中很多时候会出现遍历循环的情况，比如取集合数据、封装集合数据等等，Java 8引入了一种新的Stream API，其中包括一个名为parallelStream()的方法。
什么是parallelStream()？
parallelStream()是Java 8 Stream API中的一种方法，它允许在多个线程上并行执行流操作。这使得我们能够更有效地利用现代多核处理器的能力。
为什么使用parallelStream()？
使用parallelStream()的主要优点是可以极大地提高程序的性能。在处理大量数据时，可以将数据分成多个部分，并在不同的处理器核心上并行处理每个部分。这样可以减少处理时间，并使应用程序更快。
如何使用parallelStream()？
使用parallelStream()很简单。只需要将流对象转换为并行流，就可以让Java在多个线程上同时执行流操作。下面是一个简单的例子
正常forEach()输出结果相比不用多说，大家也能预测到，但是用parallelStream()之后，因为是并行处理，实际输出并不是按照顺序
根据输出结果可以看出，parallelStream()并行原理是使用了ForkJoinPool。所以要想深入的研究parallelStream之前,那么我们必须先了解ForkJoin框架和ForkJoinPool，有兴趣可以深入了解一下ForkJoin。
重复消费问题
在使用parallelStream()时，有一个常见的问题是重复消费。当在并行流中使用一些会改变流源的操作时（比如sorted()、distinct()等），如果这些操作在多个线程上并行执行，那么就有可能导致重复消费。这是因为并行流需要对数据进行分片，不同线程处理的分片可能会包含相同的元素，从而导致相同的元素被处理多次。
下面是一个示例代码，它演示了在使用parallelStream()时可能会遇到的重复消费问题：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> result = numbers.parallelStream()
.map(x -> x * 2)
.sorted()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);在上面的代码中，我们在并行流中对列表中的元素进行了映射、排序和去重。由于这些操作在多个线程上并行执行，因此可能会导致重复消费问题。具体来说，当不同的线程在处理数据分片时，可能会处理相同的元素，从而导致相同的元素被处理多次。这样就可能导致最终的结果包含重复的元素。
为了避免重复消费问题，可以使用以下方法之一：
1. 避免在流操作中修改流源。
在使用parallelStream()时，应该尽量避免在流操作中修改流源。如果必须修改流源，可以考虑使用线程安全的数据结构来避免竞争条件。
2. 使用无状态操作。
无状态操作是指操作不依赖于之前的操作结果，也不会修改状态的操作。例如，map()、filter()等操作就是无状态操作。使用无状态操作可以避免重复消费问题，因为它们不需要保存任何状态或上下文。