【说在前面：本文我们先搞清楚Lambda的底层原理，然后基于底层原理再分析得出结论】
本文基于以下问题：
以上三种集合遍历方式有什么区别？
Collection.forEach() 和 for( Item item: Connectionx) 都是迭代器的语法糖，单纯就循环执行效率上没有什么区别，forEach传入lambda表达式函数，for循环正常写过程代码。
所以以上问题实际上对比的是：Lambda表达式和直接过程函数（或内部类）的区别；迭代器循环和stream的区别。
要搞清楚上面两个问题，我们首先来回答下Lambda表达式是怎样执行的：
Lambda到底是不是语法糖？
如果你只是想要一个简单的答案，那么可惜了，这个答案还真不简单，回答是或者不是都有道理。
下面我们看一下Lambda表达式的实现原理：
测试代码：以下是一个简单Lambda表达式代码：
/**
* Increases the capacity to ensure that it can hold at least the
* number of elements specified by the minimum capacity argument.
*
* @param minCapacity the desired minimum capacity
*/
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);// 1.5倍扩容
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// minCapacity is usually close to size, so this is a win:
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);// 拷贝旧的数组到新的数组中
}
/**
* Appends the specified element to the end of this list.
*
* @param e element to be appended to this list
* @return <tt>true</tt> (as specified by {@link Collection#add})
*/
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! 检查array容量
elementData[size++] = e;// 赋值，增大Size的值
return true;
}解决方法： 加锁、使用线程安全的集合或者采用collect()或者reduce()操作就是满足线程安全的了。
List<Integer> values = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
values.add(i);
}
List<Integer> collect = values.stream().parallel().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect.size());
2.parallelStream 适用的场景是CPU密集型的，只是做到别浪费CPU，假如本身电脑CPU的负载很大，那还到处用并行流，那并不能起到作用；
a，I/O密集型 磁盘I/O、网络I/O都属于I/O操作，这部分操作是较少消耗CPU资源，一般并行流中不适用于I/O密集型的操作，就比如使用并流行进行大批量的消息推送，涉及到了大量I/O，使用并行流反而慢了很多
b，CPU密集型 计算类型就属于CPU密集型了，这种操作并行流就能提高运行效率。
3.不要在多线程中使用parallelStream，原因同上类似，大家都抢着CPU是没有提升效果，反而还会加大线程切换开销；
4.会带来不确定性，请确保每条处理无状态且没有关联；
5.考虑NQ模型：N可用的数据量，Q针对每个数据元素执行的计算量，乘积 N * Q 越大，就越有可能获得并行提速。N * Q>10000（大概是集合大小超过1000） 就会获得有效提升；
6.parallelStream是创建一个并行的Stream,而且它的并行操作是不具备线程传播性的,所以是无法获取ThreadLocal创建的线程变量的值；
7.在使用并行流的时候是无法保证元素的顺序的，也就是即使你用了同步集合也只能保证元素都正确但无法保证其中的顺序；
l8.ambda的执行并不是瞬间完成的，所有使用parallel stream的程序都有可能成为阻塞程序的源头，并且在执行过程中程序中的其他部分将无法访问这些workers，这意味着任何依赖parallel streams的程序在什么别的东西占用着common ForkJoinPool时将会变得不可预知并且暗藏危机。
本文参考多位大神内网技术文档，多有摘录，在此谢过，如有侵权联系删除修改。
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