并行流依赖Spliterator实现分片，因其提供trySplit()支持动态拆分、estimateSize()估算规模、characteristics()声明特征，而Iterator无法回答“能否拆、如何拆、剩多少”，故必须用Spliterator。
Java 8 的并行流能自动把集合分片交给多个线程处理，靠的不是魔法，而是 Spliterator —— 它才是并行拆分的真正执行者。普通 Iterator 没有拆分能力，一旦用它包装数据源（比如手动转成 StreamSupport.stream(iterator, false)），并行流就会退化为单线程执行。
为什么必须是 Spliterator，而不是 Iterator？
Iterator 只能“一个接一个”遍历，无法回答三个关键问题：
- 当前还剩多少元素？（
estimateSize()提供估算） - 能不能安全拆？比如是否有序、是否可变、是否支持并发读？（
characteristics()返回特征位） - 如果能拆，怎么切才均衡、无重叠、不遗漏？（
trySplit()实现具体分割逻辑）
而 Spliterator 把这三件事都封装好了。并行流在启动时，会调用集合的 spliterator() 方法拿到它，再反复调用 trySplit()，把原始数据不断“掰开”，直到子任务足够小或无法再拆，才丢进 ForkJoinPool 执行。
Spliterator 拆分不是简单二分，而是看“大小”和“特征”
拆分策略不是固定套路，而是动态决策：
- 有
SIZED特征（如ArrayList、数组）：知道确切剩余元素数，通常从中间切，左右两块大小接近，利于负载均衡 - 没有
SIZED（如LinkedList、自定义迭代器）：estimateSize()可能返回 0 或Long.MAX_VALUE，trySplit()很可能直接返回null，导致整个流串行执行 - 带
CONCURRENT特征（如ConcurrentHashMap）：底层已线程安全，Spliterator 可能选择不分割，让每个线程遍历全量——拆反而引入额外开销
也就是说，同一个 parallelStream() 调用，在 ArrayList 上可能起 4 个线程各处理 1/4 数据；在 LinkedList 上可能只起 1 个线程跑全程。
trySplit() 是核心动作：一次一拆，互斥覆盖
每次调用 trySplit()，最多生成一个新 Spliterator，原对象代表“剩下的部分”。两个结果必须满足：
- 合起来等于原始范围（无遗漏）
- 彼此之间没有交集（无重复）
- 不能修改原数据结构（除非本身支持并发）
注意：多次调用 trySplit() 不一定得到相同拆分结果。JDK 实现可能优先深挖（先拆到底）、也可能优先摊开（尽快生成多个子任务），取决于集合类型和 JVM 内部优化策略。
开发者能做什么？选对数据结构比调参数更有效
你不需要自己实现 Spliterator，但可以影响它的行为：
- 优先用
ArrayList、数组等带SIZED和SUBSIZED特征的集合，避免用LinkedList做并行计算 - 避免对
Stream.iterate()或Stream.generate()这类无限流或非 SIZED 流调用parallel()，它们的 Spliterator 无法准确估算大小，容易拆不准甚至死循环 - 若必须处理低效数据源，可考虑先
collect(Collectors.toList())转成 ArrayList 再并行，代价是内存换性能 - 调试时可用
spliterator().characteristics()查看实际特征值，验证是否符合预期
并行流的威力不在语法糖，而在 Spliterator 对数据可分割性的建模。理解它，才能避开“用了 parallel 却更慢”的坑。
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