并行流是Java 8引入的一个新特性，它可以同时并行处理数据流的元素。在并行流中，数据流被分成多个子流，并且每个子流都在不同的线程中进行操作，最后将结果合并。

下面是一个示例代码，展示了如何使用并行流来处理一个集合中的元素：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 使用串行流计算元素的平方和
        int sumOfSquaresSerial = numbers.stream()
                .mapToInt(n -> n * n)
                .sum();
        
        System.out.println("Sum of squares (Serial): " + sumOfSquaresSerial);

        // 使用并行流计算元素的平方和
        int sumOfSquaresParallel = numbers.parallelStream()
                .mapToInt(n -> n * n)
                .sum();
        
        System.out.println("Sum of squares (Parallel): " + sumOfSquaresParallel);
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含整数的列表。然后，我们使用串行流和并行流分别计算了列表中元素的平方和。最后，将结果打印出来。

请注意，使用并行流时，并行度是由底层的ForkJoinPool来控制的。ForkJoinPool是一个线程池，它可以根据系统的可用处理器数量自动调整并行度。因此，并行流的并行度取决于系统的配置和可用的处理器数目。

需要注意的是，并行流并不总是比串行流更快。在某些情况下，串行流可能比并行流更适合，具体取决于问题的性质和数据的规模。因此，在使用并行流时，应该进行性能测试和评估，以确定最佳的处理方式。