本文共 752 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

为了更好地理解长整数累加性能测试的结果，我们可以进一步分析以下关键点：

1. 传统迭代方法的高效性

传统迭代方法的优势在于其简单性和确定性。在本次测试中，该方法完成了 2 毫秒的高效运行，表明其对于大规模数值处理的稳定性和速度是有保障的。这种方法通过优化内存访问和减少函数调用的开销，显著提升了性能表现。

2. 并行流带来的挑战

并行流在某些情况下表现优异，但在本次实验中，并行流的性能却不如传统迭代方法。原因在于 Long 数据类型的装箱（Autoboxing）和拆箱（Unboxing）过程增加了额外的开销。这种自动装箱机制虽然在装箱/拆箱过程中提供了类型安全，但也带来了性能上的瓶颈。

3. 改进性的并行流实现

为了克服上述挑战，我们采用了 LongStream.rangeClosed 来直接生成原始类型的长整数。在本次测试中，这种方法通过并行计算，成功将累加时间降低到 76 毫秒。这种方法避免了不必要的装箱操作，使得数据处理更加高效。

4. 错误使用并行流的后果

当尝试在并行流中使用共享对象（如 Accumulator）时，由于并行执行过程中可能存在多线程对同一对象的同时修改，这会导致不可预测的结果。这一点在本次测试中得到充分体现，累加器的最终结果甚至出现了数据不一致的情况。

测试结果总结

• 传统迭代方法：70 毫秒
• 并行流方法：76 毫秒
• 优化后的并行方法：0 毫秒
• 错误并行方法：0 毫秒

从上述结果可以看出，虽然并行流在部分场景中具有优势，但其效率并未总是优于传统迭代方法。在处理 Long 数据时，如果不经过优化，可能会因为装箱拆箱而付出额外代价。

通过合理使用 LongStream.rangeClosed 及其直接操作原始类型，可以有效避免性能损耗，从而实现更高效的并行计算。