Java Stream API：被低估的性能陷阱与优化技巧

Java Stream API：被低估的性能陷阱与优化技巧

Java 8引入的Stream API极大地简化了集合处理，但许多开发者在使用时却忽略了其性能影响。

常见的性能陷阱

1. 不必要的中间操作

// 低效写法
list.stream()
    .filter(x -> x > 0)
    .map(x -> x * 2)
    .filter(x -> x < 100)
    .collect(Collectors.toList());

// 优化后 - 合并过滤条件
list.stream()
    .filter(x -> x > 0 && x * 2 < 100)
    .map(x -> x * 2)
    .collect(Collectors.toList());

2. 误用并行流
并行流并非总是更快。在小数据集或操作简单的情况下，线程切换的开销可能超过并行带来的收益。

实用优化技巧

优先使用基本类型流

// 使用IntStream避免装箱开销
IntStream.range(0, 1000)
         .map(x -> x * 2)
         .sum();

合理使用短路操作

// findFirst、limit等可以提前终止流处理
list.stream()
    .filter(this::expensiveOperation)
    .findFirst()
    .orElse(null);

预分配集合大小

// 指定初始容量避免扩容
list.stream()
    .collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>(list.size())));

总结

Stream API虽好，但需要根据具体场景合理使用。记住：可读性与性能并重，在关键路径上始终进行性能测试。

掌握这些技巧，让你的Java代码既优雅又高效！