并行流Stream#reduce中Accumulator为何仅以identity作为初始调用参数？

我使用三参数版本的Stream#reduce方法，以字符串列表为处理对象、0作为identity，Accumulator负责累加identity与字符串长度，Combiner负责合并两个部分结果。代码如下：

List<String> strings = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 10)
            .forEach(i -> strings.add("a"));

System.out.println(strings.stream()
    .parallel()
    .reduce(0,
            (res, s) -> {
                System.out.println("Accumulator called with " + res + " and " + s);
                return res + s.length();
            },
            (a, b) -> {
                System.out.println("Combiner called with " + a + " and " + b);
                return a + b;
            }));

运行该代码后，控制台十次打印Accumulator called with 0 and a，而部分结果的求和仅在Combiner中进行，例如打印Combiner called with 1 and 1、Combiner called with 5 and 5等。为何Accumulator不会以之前的非identity结果与字符串调用，即为何看不到Accumulator called with 1 and a这类打印信息？

这是因为并行流采用分片独立计算再合并结果的处理逻辑：

• 并行流会把原始的10个元素拆分成多个独立子任务（具体分片数量由JVM根据运行环境决定，比如分成5组每组2个，或2组每组5个）。
• 每个子任务都会从指定的identity（也就是0）开始，用Accumulator处理自己分片内的每个元素。所以每个子任务里的Accumulator每次都是拿0和当前元素计算，得到的子结果是该分片内所有元素长度的总和（比如一个分片有2个"a"，就会两次调用Accumulator：0+1、0+1，得到两个1，之后由Combiner把这两个1合并成2）。
• 所有子任务计算完成后，Combiner会把各个子结果逐步合并，最终得到总结果。

简单来说，并行流不是在单线程里连续累加（那样才会出现1 and a的情况），而是把任务拆成多个独立小任务，每个小任务都从零开始计算自己的部分，最后再把这些部分结果加起来，所以你看不到Accumulator用非identity的中间结果去处理下一个元素。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thiyagu