java并行流底层原理
    在Java 8中，引入了Stream API，它提供了一种方便的方法来处理集合，它可以帮助我们处理数据，以及在处理数据时避免使用大量的循环。在Java 8中，Stream可以并行化，即可以在多个线程上并行计算，提高了数据处理的速度和效率，这就是Java并行流。
    Java并行流依赖于Fork/Join框架，这是Java SE 7中引入的一种用于并行计算的框架，它将问题划分成多个小问题，然后并行处理这些小问题，最后将结果合并起来。Fork/Join框架提供了一个RecursiveTask类来支持并行计算，它将任务分成小的子任务，并在多个处理器上执行这些任务。
    Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它是一个用于执行Fork/Join任务的线程池，它能够动态地增加或减少线程数量，以确保系统的最优性能。在并行流中，使用的就是ForkJoinPool线程池。
    Java并行流的底层原理就是将一个Stream对象分割成若干个子Stream对象，这样就可以在多个线程上同时处理子Stream对象，最后将处理结果汇总。Stream的分割是通过Spliterat
or接口实现的，它将Stream拆分成多个数据块，数据块的大小根据数据的大小而定。当并行流启动时，线程池中的线程会取出一个数据块，然后再将其分割成更小的数据块，并在多个处理器上执行这些小任务，最后将结果汇总。
    需要注意的是，并行流仅适用于大量数据的处理。当数据量很小时，串行流的速度通常比并行流更快，因为并行流需要将数据分割成小块、执行任务、再合并结果，而这些过程会产生较大的开销。当数据量很大时，由于并行流能够利用多核CPU的优势，因此速度会比串行流更快。
    总之，Java并行流是一种方便的并行处理大量数据的方法，它利用Fork/Join框架和Spliterator接口实现数据分割、任务分配和结果汇总，从而实现高效的多线程并行处理。在使用并行流时，需要注意数据量是否足够大，以及在多线程处理时可能遇到的并发问题。

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