1､parallelStream的作用
使用Stream具有同时处理多个任务的能力，处理的过程同时分开执行，也就是将一个大任务切分成多个小任务，表示每个任务都是一个操作，类似如下代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
numbers.parallelStream()
.forEach(out::println); 展示顺序不一定是1、2、3、4、5、6、7、8、9，而可能是任意的顺序，对于forEach()这个操作，如果同地并行处理时，要最后顺序是原来Stream的数据顺序，那可以调用forEachOrdered()。例如：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
numbers.parallelStream()
.forEachOrdered(out::println); 注意 : 如果forEachOrdered()中间,有其他如filter()的操作，会尝试并行处理，然后forEachOrdered()会以原数据顺序处理，因此，使用forEachOrdered()这类的有序处理,可能会（或完全失去）失去并行同时执行的一些优势，实际上中间操作亦有可能如此，例如,sorted()方法。
2､ForkJoinPool的简介
ForkJoin框架是从jdk7中新特性,它同ThreadPoolExecutor一样，也实现了Executor和ExecutorService接口。它使用了一个无限队列来保存需要执行的任务，而线程的数量则是通过构造函数传入，如果没有向构造函数中传入希望的线程数量，那么当前计算机可用的CPU数量会被设置为线程数量作为默认值。
1) 工作窃取算法
forkjoin最核心的地方就是利用了现代硬件设备多核,在一个操作时候会有空闲的cpu,那么如何利用好这个空闲的cpu就成了提高性能的关键,而这里我们要提到的工作窃取（work-stealing）算法就是整个forkjion框架的核心理念,工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
2) ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool性能差异
使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有父子关系的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务。但是，使用ThreadPoolExecutor时，是不可能完成的，因为ThreadPoolExecutor中的Thread无法选择优先执行子任务，需要完成200万个具有父子关系的任务时，也需要200万个线程，显然这是不可行的。
3､parallelStream的使用示例
使用parallelStream并行执行，需要要根据实际情况使用，并不是所有的情况都需要使用，使用它可能会有额外的开销，反尔会比不用之前慢也是有可能的。还有可能增加程序的复杂程序，运行结果也可能达不到预期。在有些磁盘IO、网络IO或数据库等操作时，可以考虑使用，操作的数据量比较大时，也可以考虑。
AtomicInteger recordNumber = new AtomicInteger();
final int batchSize = 10;
try(BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(inputFile.toPath(),
StandardCharsets.UTF_8);) {
Supplier<List<Record>> batchSupplier = () -> {
List<Record> batch = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
String nextLine;
try {
nextLine = reader.readLine();
} catch (IOException e) {
//hanlde exception
throw new RuntimeException(e);
}
if(null == nextLine)
return batch;
batch.add(new Record(recordNumber.getAndIncrement(), nextLine));
}
System.out.println("next batch");
return batch;
};
Stream.generate(batchSupplier)
.takeWhile(list -> list.size() >= batchSize)
.map(list -> list.parallelStream()
.filter(record -> doSomeOperation())
.collect(Collectors.toList()))
.flatMap(List::stream)
.forEach(System.out::println);
}
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