在Java SE 11中，如何高效地使用集合框架和并发API来处理大数据集，并确保线程安全？

在Java SE 11中，利用集合框架和并发API处理大数据集并确保线程安全是一个值得深入探讨的问题。推荐查看《Java完全参考手册，第十一版》来获得权威的指导和详尽的解释。

参考资源链接：[Herbert Schildt著《Java完全参考》第11版：Java编程权威指南](https://wenku.csdn.net/doc/6c0d9uzsnz?spm=1055.2569.3001.10343)

集合框架提供了丰富的接口和类来存储和操作数据集合，例如List、Set、Map等。在处理大数据集时，首先应选择合适的集合类型以优化性能。例如，如果你需要保持元素的唯一性并且经常执行查找操作，使用HashSet或TreeSet可能是理想的选择；如果需要保持元素插入顺序，可以选择LinkedHashMap或LinkedHashSet。

并发API包括java.util.concurrent包下的工具类，它们在处理多线程环境下的集合数据操作时非常重要。例如，使用ConcurrentHashMap可以提供线程安全的哈希表操作，而BlockingQueue可以用于生产者-消费者模式中的线程安全队列管理。

为了高效地利用Stream API对数据集进行复杂处理，可以通过并行流（parallel streams）来实现。并行流可以自动分配计算任务到多个线程，从而提高处理大数据集时的性能。但是，需要特别注意的是，并行流可能并不总是提供性能上的优势，特别是在小数据集或简单操作中，有时甚至会导致性能下降。因此，在使用之前，应当通过基准测试来评估其适用性。

具体到代码实践，可以使用以下方式创建并行流并处理集合：

List<String> list = ...; // 假设这是你的大数据集
Set<String> concurrentResult = list.parallelStream()
    .filter(s -> s.contains(

参考资源链接：[Herbert Schildt著《Java完全参考》第11版：Java编程权威指南](https://wenku.csdn.net/doc/6c0d9uzsnz?spm=1055.2569.3001.10343)