为什么无序流比有序流更快？

我正在阅读 Richard Warburton 所著的 Java 8 书籍，并得出以下结论：

某些操作在有序流上的成本更高。这个问题可以 可以通过消除排序来解决。为此，请调用流的unordered方法。 [...]

我对此感到非常困惑。假设我们有Stream<Integer> stream = Arrays.asList(1, 2, 3, 4).stream();

Since List<Integer>定义流的遭遇顺序 (some) 操作可能执行效率低下。这是为什么？

它如何影响处理以及导致处理速度变慢的原因是什么？为了让事情变得更快，在这种情况下，我们是否应该将其称为

Stream<Integer> stream = Arrays.asList(1, 2, 3, 4).stream().unordered();

？至少可以说，听起来很奇怪......

文档中对此进行了详细解释：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html

Ordering
流可能有也可能没有定义的遭遇顺序。无论是否 流的遇到顺序取决于源和 中间操作。某些流源（例如 List 或 数组）本质上是有序的，而其他（例如 HashSet） 不是。一些中间操作，例如sorted()，可能会强加一个 在原本无序的流上遇到顺序，其他人可能会 将有序流渲染为无序，例如 BaseStream.unordered()。 此外，一些终端操作可能会忽略遇到的顺序，例如 forEach()。

如果流是有序的，则大多数操作都被限制为在 元素的遭遇顺序；如果流的源是 包含[1,2,3]的列表，则执行map(x -> x*2)的结果 必须是 [2, 4, 6]。但是，如果源没有定义遭遇 顺序，那么值 [2, 4, 6] 的任何排列都是有效的 结果。 对于顺序流，存在或不存在遭遇顺序 不影响性能，只影响确定性。如果一个流是有序的， 在相同的流管道上重复执行相同的流管道 源将产生相同的结果；如果没有订购， 重复执行可能会产生不同的结果。

对于并行流，放宽排序约束有时可以 实现更高效的执行。某些聚合操作，例如 过滤重复项（distinct()）或分组缩减 (Collectors.groupingBy()) 可以更有效地实现，如果 元素的顺序不相关。类似地，操作是 本质上与遇到顺序相关，例如 limit()，可能需要 缓冲以确保正确排序，破坏了好处 并行性。如果流有遇到顺序，但 用户并不特别关心遇到的顺序，明确地 使用 unordered() 对流进行解序可以提高并行性 某些有状态或终端操作的性能。然而，大多数 流管道，例如上面的“块的权重总和”示例， 即使在排序限制下仍然可以有效地并行化。