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在并行流中，可能各个线程处理的是同一个sink输出，导致并发问题。

forEach (无序并行)：将同步责任交给用户

对于 stream.parallel().forEach(action)，多个线程确实会并发地调用同一个 Sink 实例的 accept 方法。

我们来看 ForEachOp 的实现：

// ... existing code .../** Implementation class for reference streams */static final class OfRef<T> extends ForEachOp<T> {final Consumer<? super T> consumer;OfRef(Consumer<? super T> consumer, boolean ordered) {super(ordered);this.consumer = consumer;}@Overridepublic void accept(T t) {consumer.accept(t);}}
// ... existing code ...

可以看到，accept(T t) 方法直接调用了用户传入的 consumer.accept(t)。它自身没有任何同步措施。

这就是 Stream 框架的“契约”：forEach 是一个非常底层的操作，它追求极致的性能，因此把线程安全的责任完全交给了开发者。如果你在 forEach 的 Consumer 中操作一个共享的可变对象（比如往一个普通的 ArrayList 中添加元素），你必须自己处理同步，否则就会出现竞态条件、数据丢失或抛出 ConcurrentModificationException 等问题。

正确（但通常不推荐）的做法是：

List<String> sharedList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
stream.parallel().forEach(sharedList::add);

collect：框架负责线程安全（推荐方式）

这才是并行收集数据的正确且高效的方式。collect 操作远比 forEach 聪明，它专门设计用来解决并发问题。

collect 操作需要三个函数：

1. Supplier (供应器)：() -> new ArrayList<>()
2. Accumulator (累加器)：(list, item) -> list.add(item)
3. Combiner (组合器)：(list1, list2) -> { list1.addAll(list2); return list1; }

在并行执行时，collect 的工作流程如下：

1. 分裂：ForkJoinPool 将任务分裂给多个线程。
2. 供应：每个线程都会调用 Supplier 来创建自己私有的、局部的结果容器。例如，线程A得到 listA，线程B得到 listB。它们操作的不是同一个 ArrayList！
3. 累加：每个线程使用 Accumulator 将自己负责的元素累加到各自的局部容器中。线程A往 listA 里加，线程B往 listB 里加。因为操作的是线程私有对象，所以完全没有并发问题，速度极快。
4. 组合：当所有线程都完成了自己的部分后，框架会使用 Combiner 将所有线程的局部结果合并成一个最终结果。例如，执行 listA.addAll(listB)。这个合并过程可能是串行的，也可能是分层并行的。

通过这种“分头累加，最后合并”的策略，collect 完美地避开了在核心并行阶段操作共享可变状态的问题，从而既保证了线程安全，又实现了高并发。

forEachOrdered (有序并行)：通过缓冲和串行消费来保证安全

forEachOrdered 为了保证顺序，会先让各个并行任务处理数据并缓冲在各自的 Node 对象里。

最终，当轮到某个任务消费它的结果时，它是在一个确定的“happens-before”关系链中被触发的。这意味着对用户 action 的调用，实际上是串行化的，一个任务消费完了才会轮到下一个。因此，它也从根本上避免了对同一个 Sink 的并发写入问题。

总结

• forEach：最快、最底层，但不安全。它把同步的烂摊子留给了你。如果你想并行收集到集合里，几乎永远都不应该用它。
• collect：并行收集的正确姿势。通过“本地容器+最终合并”的策略，由框架优雅地解决了并发问题，既安全又高效。
• forEachOrdered：为了保证顺序，其最终消费阶段是串行化的，因此也是线程安全的。