在使用并行流时，确实存在一些情况下它不会完全并行工作。这是因为并行流的实现方式会根据可用的处理器核心数和任务的大小来动态调整工作方式。

下面是一个包含代码示例的解决方法，用于演示并行流在某些情况下可能不会完全并行工作的问题：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;

public class ParallelStreamExample {

    public static void main(String[] args) {
        List numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 使用并行流计算平方和
        int sum = numbers.parallelStream()
                .mapToInt(n -> square(n))
                .sum();

        System.out.println("Sum: " + sum);
    }

    public static int square(int n) {
        try {
            // 人为添加延迟以模拟耗时操作
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return n * n;
    }
}

在上面的代码示例中，我们创建了一个包含数字0到9的列表。然后，我们使用并行流对列表中的每个元素执行平方操作，并计算平方和。为了模拟耗时操作，我们在square方法中添加了一个休眠。

然而，当我们运行这个程序时，我们会发现计算总和的时间比预期的要长。这是因为并行流在这种情况下并不会完全并行工作。由于任务的大小较小，系统可能会决定将所有任务分配给一个线程来执行，而不是将它们分配给多个线程并行执行。

要解决这个问题，一种可能的方法是使用ForkJoinPool类手动创建一个自定义的线程池，并指定一个较小的并发级别。以下是修改后的代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.IntStream;

public class ParallelStreamExample {

    public static void main(String[] args) {
        List numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(2); // 创建一个自定义线程池

        // 使用自定义线程池的并行流计算平方和
        int sum = customThreadPool.submit(() ->
                numbers.parallelStream()
                        .mapToInt(n -> square(n))
                        .sum()
        ).join();

        System.out.println("Sum: " + sum);
    }

    public static int square(int n) {
        try {
            // 人为添加延迟以模拟耗时操作
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return n * n;
    }
}

在上面的修改后的代码示例中，我们通过ForkJoinPool类手动创建了一个具有并发级别为2的自定义线程池。然后，我们使用自定义线程池的并行流来执行平方操作并计算总和。

通过使用自定义的线程池，我们可以控制并行流的工作方式，确保任务在多个线程中并行执行，从而提高并行性能。