1. 并行流（Parallel Stream）：Stream 提供了 parallel() 方法，可以将普通的顺序流转换为并行流，以便使用多线程并发执行操作。例如：

list.parallelStream()
    .filter(...)
    .map(...)
    .forEach(...);

并行流适用于对大规模数据进行操作，并且可以通过并行计算充分利用多核处理器的能力。

2.自定义收集器（Custom Collector）：Stream 提供了 collect() 方法，可以使用预定义的收集器（如 toList、toSet 等），还可以通过 Collector 接口自定义收集器。自定义收集器可以将 Stream 中的元素收集到一个自定义的容器中，以满足特定的需求。

3.分组（Grouping）：Stream 支持根据指定的条件将元素进行分组。可以使用 Collectors.groupingBy() 方法来实现。例如：

Map<Status, List<Task>> tasksByStatus = tasks.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Task::getStatus));

上述代码将任务列表按照任务状态进行分组。

4.分区（Partitioning）：与分组类似，但是分区只有两个结果，根据指定的条件将元素分成满足条件和不满足条件的两个部分。可以使用 Collectors.partitioningBy() 方法来实现。例如：

Map<Boolean, List<Task>> partitionedTasks = tasks.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(task -> task.getPriority() > 5));

上述代码将任务列表按照优先级是否大于 5 进行分区。

5.流的延迟计算（Lazy Evaluation）：Stream 提供了延迟计算的特性，只有在终端操作被调用时才会执行中间操作。这意味着可以对大规模数据进行链式操作，而无需立即加载和处理整个数据集。这样可以提高效率并节省内存。

6.多级分组（Multi-level Grouping）：基于前面的分组操作，可以进行多级的分组操作。例如：

Map<Status, Map<Assignee, List<Task>>> tasksByStatusAndAssignee = tasks.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Task::getStatus,
               Collectors.groupingBy(Task::getAssignee)));

上述代码将任务列表首先按照状态进行分组，然后再按照负责人进行分组。