数据并行化是指将数据分成块，为每块数据分配单独的处理单元。《java8函数式编程》书中拿马拉车那个例子打比方，就像从车里取出一些货物，放到另一辆车上，两辆马车都沿着同样的路径到达目的地，书中画的图也是很容易理解，后面也copy了不少原句。

当需要在大量数据上执行同样的操作时，数据并行化很管用。它将问题分解为可在多块数 据上求解的形式，然后对每块数据执行运算，最后将各数据块上得到的结果汇总，从而获 得最终答案。这个描述还有点像分治法，或者归并排序。

如果已经有一个 Stream 对象，调用它的 parallel 方法就能让其拥有并行操作的能力。如果想从一个集合类创建一个流，调用 parallelStream 就能立即获得一个拥有并行能力的流，使用起来很简单，只要改动一个方法，其他都是一样的，不必理会串行还是并行，只要告诉程序怎么做就行了，毕竟告诉计算机做什么和怎么做是两回事。

并发化数组操作

但是有人会问串行和并行哪一个快?这就要看具体的环境要求了，主要影响因素如下：

数据大小：只有数据足够大、每个数据处理管道花费的时间足够多 时，并行化处理才有意义。

源数据结构：每个管道的操作都基于一些初始数据源，通常是集合。

装箱 处理基本类型比处理装箱类型要快。

核的数量：在实践中，核的数量不单指你的机器上有多少核，更是指运行时 你的机器能使用多少核。这也就是说同时运行的其他进程，或者线程关联性(强制线程 在某些核或 CPU 上运行)会影响性能。

单元处理开销：花在流中 每个元素身上的时间越长，并行操作带来的性能提升越明显。

书中描述了在底层，并行流沿用了fork/join框架（其实我理解不了）。fork递归式地分解问题，然后每段并行执行，最终由join合并结果，返回最后的值（书中画了一个图）。

将核心类库提供的通用数据结构分成以下三组：

性能好：ArrayList、数组或 IntStream.range，这些数据结构支持随机读取，也就是说它们能轻 而易举地被任意分解。

性能一般：HashSet、TreeSet，这些数据结构不易公平地被分解，但是大多数时候分解是可能的。

性能差：有些数据结构难于分解，比如，可能要花 O(N) 的时间复杂度来分解问题。其中包括 LinkedList，对半分解太难了。还有 Streams.iterate 和 BufferedReader.lines，它们 长度未知，因此很难预测该在哪里分解。

一入Stream有点迷惘，具体这个性能怎么样，还要继续摸索。