在并行模式下，数据提供者和线程并行设置之间有密切的关系。数据提供者用于提供并行任务所需的数据，而线程并行设置用于控制并行任务的执行方式和并行度。

下面是一个示例代码，演示了如何在并行模式下使用数据提供者和线程并行设置：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;

public class ParallelDataProviderExample {
  
  public static void main(String[] args) {
    // 创建数据提供者
    DataProvider provider = new DataProvider();

    // 创建并行任务
    RecursiveAction task = new ParallelTask(provider);

    // 创建线程并行设置
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
    pool.invoke(task);
  }

  static class ParallelTask extends RecursiveAction {
    private final DataProvider provider;
    private final int threshold = 10;

    public ParallelTask(DataProvider provider) {
      this.provider = provider;
    }

    @Override
    protected void compute() {
      if (provider.getSize() <= threshold) {
        // 当数据量小于等于阈值时，直接进行计算
        provider.calculate();
      } else {
        // 当数据量大于阈值时，拆分任务并使用线程并行设置执行
        List subTasks = new ArrayList<>();
        subTasks.addAll(createSubTasks());

        for (ParallelTask subTask : subTasks) {
          subTask.fork();
        }

        for (ParallelTask subTask : subTasks) {
          subTask.join();
        }
      }
    }

    private List createSubTasks() {
      List subTasks = new ArrayList<>();
      List> subLists = provider.splitData();

      for (List subList : subLists) {
        ParallelTask subTask = new ParallelTask(new DataProvider(subList));
        subTasks.add(subTask);
      }

      return subTasks;
    }
  }

  static class DataProvider {
    private final List data;

    public DataProvider() {
      this.data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
    }

    public DataProvider(List data) {
      this.data = data;
    }

    public int getSize() {
      return data.size();
    }

    public void calculate() {
      // 对数据进行计算
      for (int num : data) {
        System.out.println(num * 2);
      }
    }

    public List> splitData() {
      // 将数据拆分成多个子列表
      List> subLists = new ArrayList<>();
      int chunkSize = 3;

      for (int i = 0; i < data.size(); i += chunkSize) {
        int endIndex = Math.min(i + chunkSize, data.size());
        List subList = data.subList(i, endIndex);
        subLists.add(subList);
      }

      return subLists;
    }
  }
}

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个数据提供者类 DataProvider，其中包含了要进行计算的数据以及相关的计算方法。然后，我们创建了一个并行任务类 ParallelTask，它继承自 RecursiveAction 类，并实现了 compute() 方法来执行具体的计算任务。在 compute() 方法中，我们根据数据量大小判断是否需要拆分任务，并通过线程并行设置来执行子任务的计算。最后，我们在 main() 方法中创建了数据提供者、并行任务和线程并行设置，通过调用 ForkJoinPool 类的 invoke() 方法来启动并行计算。

这个示例演示了如何在并行模式下使用数据提供者和线程并行设置来执行并行计算任务。根据实际情况，你可以根据需要调整数据提供者和线程并行设置的具体实现。