当使用并行无限流时，可能会导致内存耗尽的问题。这是因为并行流使用了多个线程，每个线程都会占用一部分内存来执行任务。如果无限流的元素数量非常大，那么每个线程都会占用大量内存，最终导致内存耗尽。

解决这个问题的方法是使用有限流替代无限流，或者限制并行流的并发线程数量。

以下是一些解决方法的示例代码：

1. 使用有限流替代无限流：

List numbers = IntStream.range(0, 1000000)
        .boxed()
        .parallel()
        .collect(Collectors.toList());

在这个示例中，我们使用IntStream.range方法创建一个有限流，然后使用boxed方法将其转换为Stream。最后，我们在并行流上调用collect方法来收集结果。

2. 限制并行流的并发线程数量：

List numbers = Stream.iterate(0, i -> i + 1)
        .limit(1000000)
        .parallel()
        .unordered()
        .limit(100)
        .collect(Collectors.toList());

在这个示例中，我们使用Stream.iterate方法创建一个无限流，然后使用limit方法限制流的大小为1000000。接下来，我们在并行流上调用unordered方法来打乱元素的顺序，然后再次使用limit方法限制流的大小为100。最后，我们调用collect方法来收集结果。

通过限制并行流的并发线程数量，我们可以减少每个线程占用的内存。可以使用下面的代码来限制并行流的并发线程数量：

System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");

这会将并行流的并发线程数量限制为4。

总结起来，解决并行无限流耗尽内存的方法包括使用有限流替代无限流，限制并行流的并发线程数量。根据具体的应用场景和需求，选择适合的解决方法。