Akka Stream 是一个用于处理流式数据的库，它提供了并行处理数据的功能。下面是一个使用 Akka Stream 并行处理的代码示例：

import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.ActorMaterializer
import akka.stream.scaladsl.{Flow, Sink, Source}

object AkkaStreamParallelProcessing {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    implicit val system = ActorSystem("akka-stream-parallel-processing")
    implicit val materializer = ActorMaterializer()

    // 创建一个数据源
    val source = Source(1 to 100)

    // 创建一个并行处理的流
    val parallelFlow = Flow[Int].mapAsyncUnordered(4) { i =>
      // 模拟耗时操作
      Thread.sleep(500)
      println(s"Processing element: $i on thread: ${Thread.currentThread().getName}")
      // 返回结果
      i * 2
    }

    // 创建一个接收结果的汇聚器
    val sink = Sink.foreach[Int] { result =>
      println(s"Received result: $result on thread: ${Thread.currentThread().getName}")
    }

    // 将数据源、并行处理的流和汇聚器连接起来
    source.via(parallelFlow).runWith(sink)

    // 等待流处理完成
    Thread.sleep(5000)

    system.terminate()
  }
}

这个示例中，首先创建了一个数据源 source，它包含了1到100的整数。然后创建了一个并行处理的流 parallelFlow，使用 mapAsyncUnordered 操作符将每个元素映射为一个耗时操作，并指定最多同时处理4个元素。接下来创建了一个接收结果的汇聚器 sink，它用于打印每个处理结果。最后，通过 source.via(parallelFlow).runWith(sink) 将数据源、并行处理的流和汇聚器连接起来，并启动流的执行。

在运行时，你会看到元素会被并行处理，并且处理结果会以无序的方式返回。你可以通过调整 mapAsyncUnordered 操作符中的并行度参数来控制并行处理的级别。