parallelStream 速度上不来

`parallelStream`是Java 8引入的一个特性，它是`Stream`接口的一个并行执行版本。`parallelStream`通过将任务分配到多个线程上来实现并行处理，从而可以提高在执行大量数据处理时的性能。然而，在某些情况下，`parallelStream`的性能可能不会如预期的那样显著提升，甚至可能会慢于顺序执行的`stream`。这可能是由于以下几个原因造成的：

1. 数据量不够大：并行流的优势在于能够处理大量数据。如果数据量较小，线程管理和任务分配的开销可能会超过并行处理的性能提升。

2. 操作的成本较低：如果流中的每个元素需要执行的操作非常简单，那么并行处理的开销（如上下文切换和线程管理）可能会抵消并行带来的性能增益。

3. 错误使用了共享资源：在并行流中如果多个线程错误地共享和修改同一资源，可能会导致线程安全问题，并且需要进行额外的同步操作，这会降低程序的执行效率。

4. I/O密集型任务：如果流操作涉及大量的I/O操作，那么并行可能不会带来性能提升，因为I/O操作通常受限于硬件的I/O吞吐能力，而不是CPU的计算能力。

5. 没有合理配置并行度：可以通过`ForkJoinPool`的`commonPool`的并行度来影响并行流的行为。在默认情况下，`commonPool`的并行度是`Runtime.getRuntime().availableProcessors()`。如果系统中还有其他并行任务，这个默认值可能不是最优的。

要提高`parallelStream`的速度，可以考虑以下策略：

- 确保流中的操作足够复杂，以至于并行处理的开销不会成为性能瓶颈。
- 对于I/O密集型任务，考虑使用异步I/O操作或者其他并发机制。
- 如果操作主要是计算密集型的，可以考虑调整并行度，或使用自定义的`ForkJoinPool`来优化并行任务的执行。
- 避免在并行流中共享状态，以减少线程间同步的需要。