1. 问题根源：共享可变状态

并行流会将数据拆分到多个线程处理，如果多个线程同时修改同一个变量或集合，且没有同步控制，结果就会不一致。

示例代码（错误写法）：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = new ArrayList<>();

list.parallelStream()
    .forEach(result::add); // 多个线程并发修改 ArrayList，导致数据丢失或异常

问题原因：

• ArrayList 是非线程安全集合，多个线程同时调用 add 方法会导致内部数据覆盖或数组越界。

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2. 解决方案

方案 1：使用线程安全集合

使用 java.util.concurrent 包下的线程安全容器（如 CopyOnWriteArrayList）：

List<Integer> result = new CopyOnWriteArrayList<>();
list.parallelStream()
    .forEach(result::add);

方案 2：使用正确的归约操作（推荐）

避免直接修改外部变量，而是通过 collect 或 reduce 方法进行归约，确保线程安全。

使用 Collectors.toList()：

List<Integer> result = list.parallelStream()
    .collect(Collectors.toList());

自定义归约操作：

// 求和示例
int sum = list.parallelStream()
    .reduce(0, Integer::sum); // 初始值 + 累加方式

复杂归约（使用 Collectors）：

Map<Integer, Long> countMap = list.parallelStream()
    .collect(Collectors.groupingByConcurrent(
        Function.identity(), // 键
        Collectors.counting() // 值
    ));

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3. 避免副作用（Side-Effects）

确保在流操作中 不依赖外部可变状态，所有操作应独立处理数据。

错误示例：

int[] sum = {0}; // 外部变量
list.parallelStream()
    .forEach(x -> sum[0] += x); // 竞态条件：多个线程同时修改 sum

正确写法：

int sum = list.parallelStream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();

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4. 检查数据源是否线程安全

如果数据源（如 ArrayList、HashSet）在并行流中被修改，也可能导致问题：

List<Integer> dynamicList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
dynamicList.parallelStream()
    .filter(x -> x % 2 == 0)
    .forEach(dynamicList::remove); // 并发修改数据源，抛出 ConcurrentModificationException

解决方案：

• 使用并发集合（如 ConcurrentHashMap）或在处理前创建数据副本。

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5. 确保合并函数（Combiner）正确

在自定义 reduce 或 collect 操作时，需确保合并函数能正确处理并发结果。

错误示例：

List<Integer> result = list.parallelStream()
    .reduce(
        new ArrayList<>(), // 错误：所有线程共享同一个 ArrayList
        (acc, x) -> { acc.add(x); return acc; },
        (list1, list2) -> { list1.addAll(list2); return list1; }
    );

正确写法（每次生成新列表）：

List<Integer> result = list.parallelStream()
    .collect(
        ArrayList::new, // Supplier：每个线程创建新列表
        ArrayList::add, // Accumulator：安全累加
        ArrayList::addAll // Combiner：合并结果
    );

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总结

• 避免在 parallelStream 中修改共享可变状态。

• 优先使用无副作用操作和内置归约方法（如 collect、reduce）。

• 选择线程安全的集合或归约容器。

• 如果数据量小或操作简单，可能不需要并行流（并行拆分/合并的开销可能抵消性能优势）。