java stream流慢

### Java Stream 流执行缓慢的原因

Java Stream 的性能受多种因素的影响。当遇到 Stream 执行效率低下的情况时，通常可以从以下几个方面分析原因：

- **惰性求值带来的额外开销**：虽然 Stream 提供了惰性求值机制来延迟计算直到必要时刻才进行，但如果滥用这种特性反而会引入不必要的中间状态保存成本[^3]。

- **并行流的误用**：并非所有的场景都适合采用 `parallel()` 方法转换成并行流处理；对于小规模数据集而言，并行化可能因为线程调度等原因造成更大的负担而不是加速程序运行[^2]。

- **频繁创建临时对象**：如果在 Stream 操作过程中不断生成新的短生命周期对象，则可能会给垃圾回收器带来压力，从而拖慢整个应用的速度[^1]。

### 优化技巧

为了提高 Java Stream 的性能表现，可以采取如下措施：

#### 合理利用串行与并行模式

针对不同大小的数据集合选择合适的处理方式非常重要。一般来说，较大的列表更适合通过调用 `.parallel()` 来启用多核处理器的优势加快遍历速度；而对于较小范围内的元素则保持默认的顺序执行即可获得更好的效果。

// 使用 parallel() 处理大数据量
List<Integer> largeData = ...;
largeData.parallelStream().forEach(System.out::println);

// 小数据量建议使用 sequential()
List<String> smallData = Arrays.asList("a", "b");
smallData.stream().forEach(System.out::println);

#### 减少中间操作次数

尽量减少不必要的中间操作（Intermediate Operations），比如多次调用 filter 或 map 等函数式接口实例化造成的资源浪费。尝试合并相似逻辑到单次迭代中完成全部工作，这样不仅能够降低内部缓冲区切换频率还能有效防止潜在的对象分配问题。

// 不推荐的做法 - 过度拆分操作
stream.filter(x -> x % 2 == 0).mapToInt(Integer::intValue).boxed();

// 推荐做法 - 统一在一个管道内完成所有必要的变换
stream.mapToInt(x -> (x % 2 == 0 ? Integer.valueOf(x) : null)).filter(Objects::nonNull);

#### 避免过度依赖收集器

Collectors 类提供了丰富的工具用于汇总结果，但在某些情况下它们也可能成为瓶颈所在。特别是当我们只需要简单的聚合统计信息而不必构建复杂的容器结构时，应该考虑直接运用终端操作如 reduce 或 sum 实现更高效的数值累加运算。

// 效率较低的方式
int total = numbers.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue));

// 更高效的方法
int total = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);