陷阱

必须按特定顺序接收集合元素时，请勿使用并行集合

并行集合同时执行操作。这意味着所有工作都分成几部分并分配给不同的处理器。每个处理器都不知道其他人正在完成的工作。如果集合的顺序很重要，那么并行处理的工作是不确定的。 （两次运行相同的代码会产生不同的结果。）

非关联操作

如果操作是非关联的（如果执行顺序很重要），则并行化集合上的结果将是不确定的。

scala> val list = (1 to 1000).toList
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...

scala> list.reduce(_ - _)
res0: Int = -500498

scala> list.reduce(_ - _)
res1: Int = -500498

scala> list.reduce(_ - _)
res2: Int = -500498

scala> val listPar = list.par
listPar: scala.collection.parallel.immutable.ParSeq[Int] = ParVector(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...

scala> listPar.reduce(_ - _)
res3: Int = -408314

scala> listPar.reduce(_ - _)
res4: Int = -422884

scala> listPar.reduce(_ - _)
res5: Int = -301748

副作用

由于竞争条件，具有副作用的操作（例如 foreach）可能无法在并行化集合上按预期执行。通过使用没有副作用的函数来避免这种情况，例如 reduce 或 map。

scala> val wittyOneLiner = Array("Artificial", "Intelligence", "is", "no", "match", "for", "natural", "stupidity")

scala> wittyOneLiner.foreach(word => print(word + " "))
Artificial Intelligence is no match for natural stupidity 

scala> wittyOneLiner.par.foreach(word => print(word + " "))
match natural is for Artificial no stupidity Intelligence

scala> print(wittyOneLiner.par.reduce{_ + " " + _})
Artificial Intelligence is no match for natural stupidity

scala> val list = (1 to 100).toList
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15...