☕ Ex01.java

				Stream<Character> stream1 = Stream.of('A', 'B', 'C');

        //  💡 isParallel : 스트림이 병렬인지 여부
        boolean bool1 = stream1.isParallel();

        //  💡 parallel :  직렬 스트림을 병렬로 바꿈
        stream1.parallel();
        boolean bool2 = stream1.isParallel();

        //  💡 sequential : 병렬 스트림을 직렬로 바꿈
        stream1.sequential();
        boolean bool3 = stream1.isParallel();

				//  ⭐️ 처음부터 병렬 스트림으로 생성하기
        //  - Arrays와 Collection의 parallelStream 사용
        Stream<Integer> stream2 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)
                .parallelStream();

        List<Double> dblList = new ArrayList<>(
                Arrays.asList(1.23, 2.34, 3.45)
        );
        Stream<Double> stream3 = dblList.parallelStream();

☕ Ex02.java

		public static void measureTime (String taskName, Runnable runnable) {
        //  💡 System.nanoTime : 시간차를 구하는 데 사용됨
        //  - 정수 반환, ⭐️ 단 실제 현재 시간과는 상관없음
        //    - 초시계를 보고 현재 시각을 알 수 없듯이
        //  - 두 시점의 값을 비교하여 속도를 측정하는 용도로 사용
        long startTime = System.nanoTime();

        runnable.run();

        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.printf(
                "⌛️ %s 소요시간: %12d 나노초%n",
                taskName,
                endTime - startTime
        );
    }

				final int RANGE = 10000000;

        measureTime("직렬 필터", () -> {
            IntStream filtered = IntStream.range(0, RANGE)
                    .filter(i -> i % 2 == 0);
        });
        measureTime("병렬 필터", () -> {
            IntStream filtered = IntStream.range(0, RANGE)
                    .parallel() // 💡 스트림을 병렬로 바꿔줌
                    .filter(i -> i % 2 == 0);
        });

				System.out.println("\\n- - - - -\\n");

        measureTime("직렬 매핑", () -> {
            Stream<String> mapped = IntStream.range(0, RANGE).boxed()
                    .map(String::valueOf);
        });
        measureTime("병렬 매핑", () -> {
            Stream<String> mapped = IntStream.range(0, RANGE).boxed()
                    .parallel()
                    .map(String::valueOf);
        });

				System.out.println("\\n- - - - -\\n");

        //  ⭐️ reduce : 병렬시 오히려 느려짐
        measureTime("직렬 접기", () -> {
            OptionalInt reduced = IntStream.range(0, RANGE)
                    .reduce(Integer::sum);
        });
        measureTime("병렬 접기", () -> {
            OptionalInt reduced = IntStream.range(0, RANGE)
                    .parallel()
                    .reduce(Integer::sum);
        });

				System.out.println("\\n- - - - -\\n");

        //  ⭐️ sum : 개수가 커질수록 병렬시 유리해짐
        //  - 숫자 조정해 볼 것
        measureTime("직렬 합계", () -> {
            int sum = IntStream.range(0, RANGE)
                    .sum();
        });
        measureTime("병렬 합계", () -> {
            int sum = IntStream.range(0, RANGE)
                    .parallel()
                    .sum();
        });

				System.out.println("\\n- - - - -\\n");

        final int TRI_RANGE = 10;
        //final int TRI_RANGE = RANGE; // 혼합이 더 느려짐

        measureTime("직렬 3종", () -> {
            OptionalInt tri = IntStream.range(0, TRI_RANGE)
                    .filter(i -> i % 2 == 0)
                    .map(i -> i + 1)
                    .reduce(Integer::sum);
        });
        measureTime("병렬 3종", () -> {
            OptionalInt tri = IntStream.range(0, TRI_RANGE)
                    .parallel()
                    .filter(i -> i % 2 == 0)
                    .map(i -> i + 1)
                    .reduce(Integer::sum);
        });

        //  ⭐️ 작업에 따라 병렬과 직렬의 혼합이 유리할 수 있음
        //  - 이 작업의 경우 : 데이터 개수가 적음
        //  - 성능이 중요할 시 테스트해가며 최적의 코드를 찾을 것
        measureTime("혼합 3종", () -> {
            OptionalInt tri = IntStream.range(0, TRI_RANGE)
                    .parallel()
                    .filter(i -> i % 2 == 0)
                    .map(i -> i + 1)
                    .sequential() // ⭐️
                    .reduce(Integer::sum);
        });