为什么在LongStream reduce和sum性能之间存在差异？
在LongStream的reduce和sum操作中，存在性能差异的原因主要有以下几点：
- 实现方式不同：reduce操作是一个通用的归约操作，它可以对流中的元素进行任意的归约操作，而sum操作是对流中的元素进行求和操作。reduce操作需要传入一个归约函数来指定具体的归约逻辑，这样会增加一定的函数调用开销，而sum操作是一个特定的求和操作，其实现方式更为简单直接。
- 归约函数的复杂度：reduce操作中传入的归约函数可能会涉及更复杂的逻辑，例如条件判断、类型转换等，这些操作会增加归约函数的执行时间。而sum操作只需要进行简单的数值相加，逻辑更为简单，执行效率更高。
- 并行处理的差异：在并行流的情况下，reduce操作需要进行并行归约操作，这会涉及到线程的创建、任务的分配、结果的合并等额外的开销，而sum操作可以更直接地对流中的元素进行求和，不需要进行额外的并行处理。
综上所述，由于reduce操作的通用性和复杂性，以及并行处理的开销，相比之下sum操作更为简单高效。在性能要求较高的场景下，如果只需要对流中的元素进行求和操作，建议使用sum操作来获得更好的性能。
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