简短回答：

考虑到我必须解决这个问题的时间，我无法确定一种方法来只读取文件一次并使用标准库计算CRC。
我确实发现了一个优化，平均减少了大约50%的时间。
我预先计算要与ExecutorCompletionService（限制为Runtime.getRuntime().availableProcessors()）并发存储的文件的CRC，并等待它们完成。其有效性根据需要计算CRC的文件数量而有所不同。文件越多，收益越大。
然后在.postVisitDirectories()中，我将ZipOutputStream Package 在运行在临时Thread上的PipedInputStream/PipedOutputStream对的PipedOutputStream周围，以将ZipOutputStream转换为InputStream，我可以将InputStream传递到HttpRequest中，以将ZipOutputStream的结果上传到远程服务器，同时串行写入所有预先计算的ZipEntry/Path对象。
现在，这已经足够好了，可以处理300+GB的即时需求，但是当我开始处理10TB的工作时，我将考虑解决它，并试图在不增加太多复杂性的情况下找到更多的优点。
如果我想出了一些实质上更好的时间明智的，我将更新这个答案与新的实现。

长回答：

我最终编写了一个净室ZipOutputStream，它支持多部分zip文件，智能压缩级别vs STORE，并且能够在读取时计算CRC，然后在流的末尾写出元数据。

为什么ZipOutputStream.setLevel（）交换不起作用：

ZipOutputStream.setLevel(NO_COMPRESSION/DEFAULT_COMPRESSION)黑客不是一个可行的方法。我对数百个数据、数千个文件夹和文件进行了广泛的测试，测量结果是决定性的。它在计算STORED文件的CRC与将它们压缩到NO_COMPRESSION之间没有任何好处。居然慢了一大截！
在我的测试中，文件位于网络安装的驱动器上，因此通过网络阅读已经压缩的文件两次以计算CRC，然后再次添加到ZipOutputStream，与只处理一次所有文件DEFLATED并在ZipOutputStream上更改.setLevel()一样快或更快。
网络访问没有本地文件系统缓存。这是一个更糟糕的情况，因为本地文件系统缓存，在本地磁盘上处理文件的速度要快得多。
因此，这种黑客攻击是一种天真的方法，是基于错误的假设。即使在NO_COMPRESSION级别，它也通过压缩算法处理数据，开销高于阅读文件两次。

考虑到我必须解决这个问题的时间，我无法确定一种方法来只读取文件一次并使用标准库计算CRC。
我确实发现了一个优化，平均减少了大约50%的时间。
我预先计算要并发存储的文件的CRC...
与交替使用ZipOutputStream.setLevel(Deflater.NO_COMPRESSION)和ZipOutputStream.setLevel(Deflater.DEFAULT_COMPRESSION)相比，我已经测量了相同的改进，而没有并发的CRC计算：

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.Channels;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.channels.WritableByteChannel;
import java.nio.channels.FileChannel.MapMode;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.zip.CRC32;
import java.util.zip.ZipEntry;
import java.util.zip.ZipOutputStream;

...

    void addTo(ZipOutputStream zipOut, Path file) throws IOException {
        try (FileChannel fch = FileChannel.open(file)) {
            MappedByteBuffer buf = fch.map(MapMode.READ_ONLY, 0, fch.size());
            ZipEntry entry = new ZipEntry(relativize(file));
            entry.setLastModifiedTime(Files.getLastModifiedTime(file));
            if (entry.getName().endsWith(".zip")
                    || entry.getName().endsWith(".gz")) {
                entry.setMethod(ZipEntry.STORED);
                entry.setSize(buf.remaining());
                entry.setCrc(checkSum(buf));
            }
            zipOut.putNextEntry(entry);
            @SuppressWarnings("resource")
            WritableByteChannel zipCh = Channels.newChannel(zipOut);
            zipCh.write(buf);
            zipOut.closeEntry();
        }
    }

    static long checkSum(ByteBuffer buf) {
        CRC32 crc = new CRC32();
        int mark = buf.position();
        crc.update(buf);
        buf.position(mark);
        return crc.getValue();
    }

(The relativize(Path) : String方法不在示例中。）
CRC32类提供了非常有效的update(ByteBuffer)方法，用于内存Map（直接）文件缓冲区。