dataList.stream().map(DemoData::getPassword) 避免为null

这个Java表达式`dataList.stream().map(DemoData::getPassword)`是一个流(Stream)操作，用于对集合`dataList`中的每个元素应用`DemoData`类的一个方法`getPassword()`)。如果`getPassword()`方法有可能返回`null`，那么在处理过程中可能会抛出`NullPointerException`。

为了避免这种情况，你可以添加一个检查步骤来确保方法返回值非空。通常的做法是在映射操作之前使用`filter()`函数来过滤掉`null`值。这里是一个示例：

Optional<String> password = dataList.stream()
        .filter(data -> data != null && data.getPassword() != null)
        .map(DemoData::getPassword)
        .findFirst(); // 或者直接使用.mapNotNull()

password.ifPresent(System.out::println); // 只有当password非空时才会打印密码

这样，只有当`data`和其`password`属性都存在时，才会进行密码获取并将其转换为流。如果没有匹配的数据，`findFirst()`会返回一个`Optional.empty()`。

相关问题

Map<String, List<TBmwyResolvedevicedata>> map = dataList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TBmwyResolvedevicedata::getEndTime)); 将这个map集合按key字符串值升序

您可以使用Java 8的Stream API和TreeMap类来对Map进行排序，以下是一个示例代码：

Map<String, List<TBmwyResolvedevicedata>> groupedMap = dataList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(TBmwyResolvedevicedata::getEndTime)); //按EndTime分组

Map<String, List<TBmwyResolvedevicedata>> sortedMap = new TreeMap<>(groupedMap); //根据key字符串值升序排序

在上面的示例代码中，我们首先使用groupingBy()方法将dataList按EndTime分组，并将结果存储在一个Map中。然后，我们使用TreeMap来对Map进行排序，TreeMap会根据key的自然顺序（字符串值）来排序。最后，我们将排序后的Map存储在sortedMap中。

优化代码 public static String test1(User data) { String result = null; if (data.getNum() > 0) { String id = data.getId(); synchronized (data.getId().intern()) { List<User> dataList = cache.getOrDefault(id, null); if (dataList == null) { // 如果缓存中不存在该 id 对应的列表，则创建一个空列表并添加到缓存中 dataList = new ArrayList<>(); cache.put(id, dataList); } // 将新的数据添加到列表中 dataList.add(data); if (dataList.size() == data.getNum()) { // 如果数据已经全部接收到，则进行排序和拼接操作 result = dataList.stream().map(User::getParam).collect(Collectors.joining()); // 从缓存中移除该 id 对应的列表 cache.remove(id); } } } else { result = data.getParam(); } return result; } 使其在被多线程调用比单线程快

在多线程环境下，可以使用ConcurrentHashMap代替HashMap，并使用putIfAbsent方法来避免多个线程同时创建同一个id对应的列表，从而减少锁的争用。同时，可以使用CopyOnWriteArrayList代替ArrayList来避免多个线程同时修改同一个列表，从而提高并发性能。改写后的代码如下：

private static ConcurrentHashMap<String, CopyOnWriteArrayList<User>> cache = new ConcurrentHashMap<>();

public static String test2(User data) {
String result = null;
if (data.getNum() > 0) {
String id = data.getId();
CopyOnWriteArrayList<User> dataList = cache.putIfAbsent(id, new CopyOnWriteArrayList<>());
dataList = dataList == null ? cache.get(id) : dataList;
dataList.add(data);
if (dataList.size() == data.getNum()) {
result = dataList.stream().map(User::getParam).collect(Collectors.joining());
cache.remove(id);
}
} else {
result = data.getParam();
}
return result;
}

在这个改写后的代码中，多线程同时访问cache时不会发生锁的争用，同时CopyOnWriteArrayList的写操作是通过复制整个列表来实现的，因此也不会发生并发修改异常。因此，在多线程环境下，该代码比单线程更快。