作为Java 8的重要特性之一，并发流和中断流提供了一种新的并发编程方式，可以用于处理大数据集合并行计算的任务。具体来说，它们可以让程序员更方便地编写并行代码，同时也可以充分利用多核处理器的计算能力，提高程序的性能。
并发流和中断流的实现依赖于Java 8中引入的Stream API。Stream API可以看作是对集合操作的一种新的抽象，它可以用于处理集合中的元素，并支持并行处理。使用Stream API，我们可以通过流式操作的方式来实现复杂的数据处理任务，例如筛选、排序、映射、归约等操作。
并发流是指在流处理过程中，将流划分为多个小段，并使用多线程对每个小段进行并行处理。Java 8中提供了parallel()方法，可以将一个串行流转换为并行流。当我们调用parallel()方法时，Java 8会自动将流划分为多个小段，并使用多线程对每个小段进行并行处理。这样可以大大加速流的处理速度。例如，下面是一个使用并发流计算1到1亿之间的所有偶数的示例代码：
long count = LongStream.rangeClosed(1, 100000000)
.parallel()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.count();
System.out.println(count);
在上述代码中，我们使用LongStream.rangeClosed()方法生成一个包含1到1亿之间所有long类型数字的流，并使用parallel()方法将流转换为并发流。接着，我们使用filter()方法过滤出所有偶数，并使用count()方法统计个数。最终，我们输出偶数的个数。
中断流是指在流处理过程中，可以通过中断操作来中止流的处理。Java 8中提供了一个新的接口StreamSupport.StreamSpliterators，可以用于支持中断流。具体来说，我们可以使用tryAdvance()方法来检查流中是否还有元素，如果没有元素则可以中断流的处理。例如，下面是一个使用中断流计算1到1亿之间的所有偶数的示例代码：
Spliterator.OfLong spliterator = LongStream.rangeClosed(1, 100000000).spliterator();
AtomicLong count = new AtomicLong(0);
while (spliterator.tryAdvance(n -> {
if (n % 2 == 0) {
count.incrementAndGet();
}
})) {
// Do nothing
}
System.out.println(count.get());
在上述代码中，我们使用LongStream.rangeClosed()方法生成一个包含1到1亿之间所有long类型数字的流，并使用spliterator()方法获得Spliterator对象。接着，我们使用tryAdvance()方法检查流中是否还有元素，并对元素进行判断。如果元素是偶数，则将计数器加1。如果tryAdvance()方法返回false，则表示流已经处理完
