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面试速答（先看这里）
**一句话结论：**Stream底层使用了ForkJoin进行并发处理，但是，并不代表着用了并发处理就一定比串行处理更快。
60秒标准回答：
Stream底层使用了ForkJoin进行并发处理，但是，并不代表着用了并发处理就一定比串行处理更快。有以下几个因素影响着并行流的性能
线程管理的开销 ：并行流使用了多线程，而用了多线程就会带来线程管理和任务分配的开销
任务分割 ：并行流的性能提升依赖于任务能够有效地分割和分配。如果任务分割不均衡，一些线程可能空闲或等待，从而影响性能
**答题顺序：**结论 → 原理/机制 → 关键流程 → 场景与取舍 → 易错点
回答主线：
- **要点1：**任务分割 ：并行流的性能提升依赖于任务能够有效地分割和分配。
- **要点2：**线程争用 ：并行流使用公共的ForkJoinPool，如果系统中有其他并行任务，这些任务会争用线程资源，可能导致性能下降。
- **要点3：**数据依赖性 ：并行流适用于没有数据依赖性的操作。
- **要点4：**主要区别就是CPU核数、任务的数量以及Stream中的元素的类型。
- **要点5：**而在多核CPU的情况下，Stream的并行迭代速度要比Stream的串行迭代效率要高。
**记忆锚点：**Stream → CPU → E+8 → int → ForkJoinPool → nickliuchao
关键取舍：
- 有以下几个因素影响着并行流的性能： 线程管理的开销 ：并行流使用了多线程，而用了多线程就会带来线程管理和任务分配的开销。
- 任务分割 ：并行流的性能提升依赖于任务能够有效地分割和分配。
- 如果任务分割不均衡，一些线程可能空闲或等待，从而影响性能。
加分表达：
- 线程争用 ：并行流使用公共的ForkJoinPool，如果系统中有其他并行任务，这些任务会争用线程资源，可能导致性能下降。
- 如果操作之间存在依赖关系，并行流可能无法有效地提升性能，甚至可能导致错误。
追问准备：
- 围绕「Stream」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 围绕「CPU」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 围绕「E+8」：底层原理是什么？使用时有哪些边界和常见坑？
- 如果线上出现异常，你会如何定位、验证并规避？
典型回答
不一定！
Stream底层使用了ForkJoin进行并发处理，但是，并不代表着用了并发处理就一定比串行处理更快。有以下几个因素影响着并行流的性能：
线程管理的开销：并行流使用了多线程，而用了多线程就会带来线程管理和任务分配的开销。
任务分割：并行流的性能提升依赖于任务能够有效地分割和分配。如果任务分割不均衡，一些线程可能空闲或等待，从而影响性能。
线程争用：并行流使用公共的ForkJoinPool，如果系统中有其他并行任务，这些任务会争用线程资源，可能导致性能下降。
数据依赖性：并行流适用于没有数据依赖性的操作。如果操作之间存在依赖关系，并行流可能无法有效地提升性能，甚至可能导致错误。
环境配置：机器的硬件配置（例如CPU核心数）和当前系统负载也会影响并行流的性能。如果CPU核心数较少或负载较高，并行流的性能可能不如串行流。
在github（https://github.com/nickliuchao/stream/tree/master ）上看到过有人做过测试，他测试的几个case是：
- 多核CPU服务器配置环境下，对比长度100的int数组的性能；
- 多核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8的int数组的性能；
- 多核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8对象数组过滤分组的性能；
- 单核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8对象数组过滤分组的性能。
主要区别就是CPU核数、任务的数量以及Stream中的元素的类型。得到的结果如下：
多核CPU服务器配置环境下，对比长度100的int数组
常规的迭代>Stream并行迭代>Stream串行迭代
多核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8的int数组
Stream并行迭代>常规的迭代>Stream串行迭代
多核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8对象数组过滤分组
Stream并行迭代>常规的迭代>Stream串行迭代
单核CPU服务器配置环境下，对比长度1.00E+8对象数组过滤分组
常规的迭代>Stream串行迭代>Stream并行迭代
所以，我们可以得到结论：
在单核CPU的情况下，Stream的串行迭代的效率是要高于Stream的并行迭代的效率的。
而在多核CPU的情况下，Stream的并行迭代速度要比Stream的串行迭代效率要高。但是，如果元素数量比较少的话，直接用常规迭代反而性能更好。