在并行流的reduce操作中，可能会遇到同步问题，这是因为reduce操作是一个终端操作，它会将流中的元素合并成一个结果。在并行流中，多个线程同时对流中的元素进行操作，然后将结果合并，这就可能导致线程安全问题。

解决这个同步问题的方法之一是使用具有关联性的reduce操作。关联性是指在合并操作时，操作的顺序不影响最终的结果。在Java中，可以使用reduce(identity, accumulator, combiner)方法来执行关联性的reduce操作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用关联性的reduce操作来解决并行流中的同步问题：

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

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

        // 使用关联性的reduce操作来求和
        int sum = numbers.parallelStream()
                .reduce(0, Integer::sum, Integer::sum);

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

在上述示例中，我们使用了parallelStream()方法将列表转换为并行流，并使用reduce(0, Integer::sum, Integer::sum)方法来求和。第一个参数0是初始值，Integer::sum是一个累加器函数，用于将流中的元素相加。第三个参数也是Integer::sum，用于将多个线程计算的结果进行合并。

通过使用关联性的reduce操作，我们可以确保在并行流中正确地进行同步操作，避免了线程安全问题。