并行流最常踩的坑是不经意使用共享变量导致竞态条件。应避免在lambda中修改外部可变变量，改用atomicinteger等线程安全类型，确保map/filter/reduce无状态，并优先使用reduce和collect进行归约操作。
并行流里最常踩的坑，就是不经意间用了共享变量。它不报错，但结果可能每次都不一样——不是 bug，是竞态。
避免在 lambda 中修改外部可变变量
比如用普通 int、ArrayList 或 HashMap 在 forEach 里累加或收集，多个线程同时写，值就丢了。哪怕只是 ++i 或 list.add()，都不是原子操作。
- ❌ 错误示例：用普通变量计数
- int count = 0;
- stream.parallelStream().forEach(x -> count++); // 结果远小于预期
- ✅ 正确做法：用 AtomicInteger、LongAdder 等线程安全类型
- AtomicInteger count = new AtomicInteger();
- stream.parallelStream().forEach(x -> count.incrementAndGet());
别在 map/filter/reduce 里依赖或修改流外状态
并行流要求中间操作（如 map、filter）是无状态的：不读写外部变量，也不改变原始集合。否则行为不可预测，甚至抛 ConcurrentModificationException。
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- ❌ 避免在 filter 条件中调用会修改某全局 flag 的方法
- ❌ 不要在 map 里往一个 static List 写数据
- ✅ 把逻辑封装进纯函数：输入 → 输出，不碰外界
- 例如：map(x -> x * 2) 安全；map(x -> { cache.put(x, calc(x)); return x; }) 危险
归约操作优先用 reduce 和 collect
需要聚合结果时，别自己手写循环或共享容器。reduce 和 collect 是专为并行设计的：它们把任务拆成局部计算 + 合并，天然规避共享写冲突。
- ✅ 推荐写法：numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum, Integer::sum)
- ✅ 收集到线程安全容器：collect(Collectors.toConcurrentMap(k -> k, v -> v))
- ⚠️ 注意：Collectors.toList() / toSet() 在并行流中仍线程安全，但底层会加锁；高并发场景建议用 toConcurrentMap 或自定义并发收集器
慎用 forEach 和 peek
这两个终端操作不保证顺序，且不提供同步机制。如果只是为了遍历打印或打日志还行；一旦涉及状态更新或 I/O，极易出问题。
- ❌ numbers.parallelStream().forEach(System.out::println); // 可能乱序，但无害
- ❌ numbers.parallelStream().forEach(x -> logger.info("processed: " + x)); // 日志可能交错，但通常可接受
- ❌ numbers.parallelStream().forEach(x -> db.save(x)); // 多线程并发写 DB，需确认是否支持或加事务控制
- ✅ 替代方案：先 collect 成 List，再串行处理；或用 CompletableFuture 控制并发粒度
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