COROUTINEの並列実行の速度測定する為、
本来FLUX(reactor-core)の部分をCOROUTINEに変える時の発見なんです。

タスクはあるウェブサイトから画像264枚をダウンロードし、JPGファイルとして保存する。
私のノートパソコンはWINDOWS 10、AMD Ryzen 5 3500Uだから
以下の処理は8 Threadの並列実行になります。

###FLUX(reactor-core)

    Flux.fromIterable(taskStream.map {
        Mono.fromCallable { it.invoke() }.onErrorResume { Mono.empty() }
    })
        .parallel()
        .runOn(Schedulers.parallel())
        .flatMap { x: Mono<Boolean> -> x }
        .subscribe(onProcess, whenError, whenFinish)

####結果
．．．
/galleries/1809504/262.jpg
/galleries/1809504/263.jpg
/galleries/1809504/264.jpg
Calculation of Flux time :53075 milliseconds

###Coroutine Async
Kotlin Coroutine 入門2: 並列実行と Structured Concurrency と例外　を参考して以下を作成。

        taskStream.map { activeScope.async { it.invoke() } }.awaitAll()

####結果
．．．
/galleries/1809504/262.jpg
/galleries/1809504/263.jpg
/galleries/1809504/264.jpg
Calculation of Coroutine time :340325 milliseconds

###原因
え。。Fluxより6.41倍の時間も掛かった。これは間違いなく1 Threadの実行結果。
でも上の記事ではasyncを使って2秒のタスク二つを２秒で完成したはず。これは何のことでしょう！？

答えはここに見つけた：　
CONCURRENT COROUTINES – CONCURRENCY IS NOT PARALLELISM
簡単に言うとKotlin Coroutine 入門2の例は実際はdelay(2000)を使って何にもしてないからだ。
Coroutineでは1ThreadでもdelayとかawaitとかSuspend関係のコードがあったら、
その暇を利用して他のタスクを実行する！だからdelay(2000)の二つは2.165秒で完成出来た。
しかし、実際CPUの計算を2秒掛かったタスクの場合は4秒以上になってしまう。
入門2の例は並行処理だ、並列処理ではない。

###並列処理
CONCURRENCY IS NOT PARALLELISMからは実際の並列実行（Parallel Coroutines）を必要の条件も書いてる
####1 Run in GlobalScope　（GlobalScopeを使う）
val one = GlobalScope.async { doSomethingUsefulOne() }
val two = GlobalScope.async { doSomethingUsefulTwo() }

####2 Specify a coroutine dispatcher （dispatcherを指定する）
val one = async(Dispatchers.Default) { doSomethingUsefulOne() }
val two = async(Dispatchers.Default) { doSomethingUsefulTwo() }

###改正
早速改正して

        taskStream.map { activeScope.async(Dispatchers.Default) { it.invoke() } }.awaitAll()

####結果
．．．
/galleries/1809504/262.jpg
/galleries/1809504/263.jpg
/galleries/1809504/264.jpg
Calculation of Coroutine time :56176 milliseconds

これはFluxと完全一致の並列実行速度。そしてこの簡潔な表現、Kotlinやっぱり素晴らしい！