并行崩溃和缩减无效是两种常见的并发编程问题。下面是一个包含代码示例的解决方法。

1. 并行崩溃： 并行崩溃是指在并发环境中，多个线程同时出现异常导致程序崩溃的情况。为了解决并行崩溃问题，可以使用异常处理机制来捕获并处理异常。

示例代码：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ParallelCrashExample {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        try {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                executorService.execute(new Task());
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }
    }

    static class Task implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            try {
                // 执行具体的任务逻辑
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在上面的示例中，我们使用了一个线程池来管理并发执行的任务。在任务的run方法中，我们使用try-catch块来捕获并处理任务执行过程中的异常。这样即使一个任务出现异常，也不会影响其他任务的执行。

2. 缩减无效： 缩减无效是指在并发环境中，多个线程同时进行相同的计算操作，造成计算资源的浪费。为了解决缩减无效问题，可以使用同步机制来保证每个计算只被一个线程执行。

示例代码：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class ReducingIneffectivenessExample {
    private static AtomicBoolean computing = new AtomicBoolean(false);

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(new CalculationTask());
        Thread thread2 = new Thread(new CalculationTask());

        thread1.start();
        thread2.start();
    }

    static class CalculationTask implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            if (computing.compareAndSet(false, true)) {
                try {
                    // 执行计算操作
                } finally {
                    computing.set(false);
                }
            } else {
                // 其他线程正在执行计算，不进行操作
            }
        }
    }
}

在上面的示例中，我们使用AtomicBoolean作为一个标志来表示计算是否正在进行中。在任务的run方法中，我们使用compareAndSet方法来判断是否有其他线程正在执行计算。如果没有，则当前线程执行计算操作；否则，当前线程不进行任何操作，避免了计算资源的浪费。

通过以上的解决方法，可以有效地解决并行崩溃和缩减无效的问题。但是在实际应用中，还需要根据具体的需求和场景选择适合的解决方法。