一、前言
小编最近新接手一个任务需要对千万级数据量访问第三方接口可想而知对性能要求极高，当时我第一反应就是请求第三方接口时使用ParallelStream对数据进行操作这不就解决了吗。想象是美好的可结果直接将我按在地上摩擦..........
二、场景
我们先看代码
List<Student> studentList = mapper.getinfo(createDate.toString("yyy-MM-dd"));
List<Student> result = new ArrayList<>();
studentList.parallelStream().forEach(o -> {
//数据处理
infos.add(o);
});看似没有问题，执行发现结果集元素个数不等于期望元素个数，且其中存在 null 元素，而且有几率出现数组下标越界错误。
Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.getThrowableException(ForkJoinTask.java:598)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.reportException(ForkJoinTask.java:677)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.invoke(ForkJoinTask.java:735)
at java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp.evaluateParallel(ForEachOps.java:160)
at java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfInt.evaluateParallel(ForEachOps.java:189)
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:233)
at java.util.stream.IntPipeline.forEach(IntPipeline.java:404)
at jit.wxs.disruptor.stream.StreamTest.main(StreamTest.java:15)
Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 15
at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:463)
at java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfInt.accept(ForEachOps.java:205)
at java.util.stream.IntPipeline$3$1.accept(IntPipeline.java:233)
at java.util.stream.Streams$RangeIntSpliterator.forEachRemaining(Streams.java:110)
at java.util.Spliterator$OfInt.forEachRemaining(Spliterator.java:693)
at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481)
at java.util.stream.ForEachOps$ForEachTask.compute(ForEachOps.java:291)
at java.util.concurrent.CountedCompleter.exec(CountedCompleter.java:731)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:289)
at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.execLocalTasks(ForkJoinPool.java:1040)
at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1058)
at java.util.concurrent.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1692)
at java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:157)三、分析
问题原因也很简单，Parallel Stream 其内部采用 ForkJoinPool 线程池进行执行，也就是说存在线程安全问题，而 ArrayList 是线程不安全的。下面依次来分析产生各种异常情况的原因。
3.1 元素数量丢失
// java.util.ArrayList#add(E)
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}导致数组下标越界的原因是 ArrayList 的 add() 方法中的 elementData[size++] = e，这行代码不是原子操作，可以拆解为：
读取 size 值
将 e 添加到 size 的位置，即 elementData[size] = e
size++
这里存在内存可见性问题，当线程 A 从内存读取 size 后，设置 e 值，将 size 加 1，然后写入内存。过程中可能有线程 B 也修改了 size 并写入内存，那么线程 A 写入内存的值就会丢失线程 B 的更新。这解释了会出现数组长度比原始数组要小（元素丢失）的情况。
3.2 null 元素
null 元素产生跟元素数据丢失类似，也是由于 elementData[size++] = e 不是原子操作导致的。假设存在三个线程，线程 1、线程 2、线程 3。三个线程同时开始执行，初始 size 值为 1。
线程 1 全部执行完毕，此时 size 被更新为 2。
线程 2 一开始读取 size 值 = 1、将 e 添加到 size 位置后时间片就用完了，轮到执行第三步 size++ 读取到了线程 1 的更新，size 直接被更新成了 3。【注：此处线程 2 的 e 值也丢失了，被线程 1 覆盖】
线程3 一开始读取 size 值 = 1 后时间片就用完了，轮到执行第二步将 e 添加到 size 位置读取到了线程 2 的更新，size 变成了 3。size = 2 的位置就被跳过了，因此 elementData[2] 为 null 了。
3.3 数组下标越界
数组越界异常则主要发生在数组扩容前的临界点。假设当前数组刚好只能添加一个元素，两个线程同时准备执行ensureCapacityInternal(size + 1)，同时读取的 size 值，加 1 后进入ensureCapacityInternal都不会导致扩容。
退出 ensureCapacityInternal 后，两个线程同时执行 elementData[size] = e，线程 B 的 size++ 先完成，假设此刻线程 A 读取到了线程 B 的更新，线程 A 再执行 size++，此时 size 的实际值就会大于数组的容量，这样就会发生数组越界异常。
四、解决
解决问题也很简单，分两种，一种是把结果集合变成线程安全的即可。
List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
// or
List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());