parallelStream不能提升效率的情况

最近在使用parallelStream的时候发现一个并不能提升系效率的情况，代码如下

 @Test
    public void testStream() {
        List<String> stringList = new ArrayList<>();
        int count = 1000000;
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            stringList.add(Integer.toString(i));
        }
        
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        ConcurrentMap<String, String> collect = stringList
                .stream().collect(Collectors.toConcurrentMap((a) -> a, this::addString));
        long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        System.out.println("------------------" + costTime);
        for (Map.Entry<String, String> stringStringEntry : collect.entrySet()) {
            Assert.assertEquals(stringStringEntry.getValue(), stringStringEntry.getKey() + "1");
        }
    }

    private String addString(String i) {
        return i + "1";
    }

此时使用stream的耗时大概在：456ms左右。
但是当改成并行流parallelStream的时候，代码如下，发现耗时却增加了，大概在661ms左右

    @Test
    public void testStream() {
        List<String> stringList = new ArrayList<>();
        int count = 1000000;
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            stringList.add(Integer.toString(i));
        }

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        ConcurrentMap<String, String> collect = stringList
                .stream().collect(Collectors.toConcurrentMap((a) -> a, this::addString));
        long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        System.out.println("------------------" + costTime);
        for (Map.Entry<String, String> stringStringEntry : collect.entrySet()) {
            Assert.assertEquals(stringStringEntry.getValue(), stringStringEntry.getKey() + "1");
        }
    }

    private String addString(String i) {
        return i + "1";
    }

现在就会疑问了，parallelStream不应比Stream快吗，这是怎么回事？

我起初也有疑问，并行流（ParallelStream）怎么会比顺序流（Stream）还要慢。。

其实我后面想想也就明白了，并行流（ParallelStream）的背后其实是 Java7 开始支持的Fork/Join，即把一个大任务拆分成 N 个小任务，然后最终合并各个子任务的结果，所以对于子任务线程的拆分、创建、结果合并等操作都需要不少的开销，特别是线程的创建。
所以这种不耗时的简单排序操作事实上是不适用于并行流（ParallelStream）的，它所带来的线程创建的损耗可能还会比顺序流（Stream）还要更慢。

那么问题来了，什么时候用 ParallelStream？

既然使用 Fork/Join 是会有损耗的，那对于单条数据的处理的时间最好是理论上要超过用并行流（ParallelStream）本身的损耗，这种情况下就比较合适。
也就是说，如果对于流中的每条数据的处理比较费时间，并且没有顺序要求，这种场景下用并行流（ParallelStream）会更快，更合适。

总结：

1. stream： 适用于避免线程安全问题、要求顺序执行、数据处理简单不耗时的任务；
2. parallelStream： 适用于不存在线程安全问题、不需要顺序性执行、数据处理比较耗时的任务；

参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73311735/article/details/126661732