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- 底层使用 ForkJoinPool ，不同与线程池
- 适用于连续的内存分布的数据结构，如数组和ArrayList()，并不适用于链表
- 适用于 cpu 密集的工作，cpu 的核数多效率高，并行流能否真正提高性能，很大程度上取决于系统的可用CPU 核心数。；不适用于 IO密集型
- 线程安全有调试困难程度
ForkJoinPool，它和传统的线程池（如 ThreadPoolExecutor）的区别
- ForkJoinPool 适用于分治任务，即适用于任务被分成小块执行，执行完后将结果合并，如并行处理大型数据集、并行递归算法等。使用“工作窃取算法（work-stealing algorithm）”。这种算法允许空闲的线程从其他繁忙线程的队列中“窃取”任务。
- 线程池：适用于一般的并发场景，比如处理独立的任务队列、异步任务执行、IO密集型操作等。这些任务往往是互相独立的，并不需要分解和合并。任务通常是独立的、一次性提交的
- ForkJoinPool.commonPool()：
parallelStream()默认使用的是全局的公共 ForkJoinPool，所有调用parallelStream()的线程默认会共享这个线程池。也叫做ForkJoinPool.commonPool()。这个池的大小通常等于可用的 CPU 核心数。 - 线程池：线程池（如
ThreadPoolExecutor）通常需要你自己定义和配置，比如核心线程数、最大线程数、队列容量等，且每个线程池是独立的，可以根据场景灵活调整