为了避免在并行流中出现数据竞争等问题，Java在执行并行操作时会对数据进行分片处理，并在每个分片上执行部分结果的聚合操作。在这个过程中，每个分片实际上都会有一个自己的累加器，用于进行部分结果的累加。

在并行流的reduce操作中，使用IDENTITY_VALUE作为初始值时，每个分片的累加器都会使用IDENTITY_VALUE进行初始化，并在处理完所有元素后将分片上的结果通过累加器进行合并。由于每个累加器都是基于IDENTITY_VALUE进行初始化的，并且并行操作是无序的，所以在最后合并结果时只需要用IDENTITY_VALUE作为参数调用累加器即可。可以使用下面的代码来验证这一行为：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

int result = Arrays.stream(numbers) .parallel() .reduce(0, Integer::sum);

assert result == 15;

在这个示例中，我们使用parallel()方法将流变为并行流，然后使用0作为初始值进行reduce操作，最后用Integer.sum()对分片结果进行累加。在没有调用累加器的情况下，reduce操作实际上会在最终合并结果时使用IDENTITY_VALUE作为参数调用累加器，从而得到正确的结果。