为什么与“for”循环相比，Java流的性能会随着相对较大的工作而下降？

我之前有一个关于解释JMH输出的问题，这个问题大部分都得到了回答，但我用另一个相关问题更新了这个问题，但最好是把它作为一个单独的问题。

这是最初的问题：验证JMH测量的简单for/lambda比较。

我的问题与流在特定“工作”级别上的性能有关。以下从上一个问题中摘录的结果说明了我想知道的内容：

Benchmark                                            Mode  Cnt          Score         Error  Units
MyBenchmark.shortLengthConstantSizeFor              thrpt  200  132278188.475 ± 1132184.820  ops/s
MyBenchmark.shortLengthConstantSizeLambda           thrpt  200   18750818.019 ±  171239.562  ops/s
MyBenchmark.mediumLengthConstantSizeFor             thrpt  200   55447999.297 ±  277442.812  ops/s
MyBenchmark.mediumLengthConstantSizeLambda          thrpt  200   15925281.039 ±   65707.093  ops/s
MyBenchmark.longerLengthConstantSizeFor             thrpt  200    3551842.518 ±   42612.744  ops/s
MyBenchmark.longerLengthConstantSizeLambda          thrpt  200    2791292.093 ±   12207.302  ops/s
MyBenchmark.longLengthConstantSizeFor               thrpt  200       2984.554 ±      57.557  ops/s
MyBenchmark.longLengthConstantSizeLambda            thrpt  200        331.741 ±       2.196  ops/s

我期望，随着测试从较短的列表移动到较长的列表，流测试的性能应该接近“for”测试的性能。

我看到在“短”列表中，流性能是“for”性能的14%。对于中等列表，它是29%。对于较长的列表，它是78%。到目前为止，这种趋势是我所期望的。但是，对于长列表，它是11%。由于某种原因，与“for”相比，列表大小为 300k 而不是 300 会导致流的性能下降。

我想知道是否有人能证实这样的结果，以及他们是否对为什么会发生这种想法。

我在带有Java 8的Win7笔记本电脑上运行它。