在Java里如何使用Stream API处理集合_Java集合流操作说明

Stream是惰性、只读的，不修改原集合；重复使用会抛IllegalStateException；collect需选对收集器；并行流慎用；空值和null须显式处理。

Stream不会修改原始集合，但要注意中间操作的惰性

Java的Stream是只读视图，调用filter、map等方法不会改变原List或Set。但新手常误以为链式调用后原集合已“被处理”，结果后续还拿它做业务逻辑，导致数据不一致。

• 所有中间操作（如filter、sorted、distinct）都是惰性的，只有遇到终端操作（如collect、forEach、count）才会真正执行
• 重复调用同一Stream会抛IllegalStateException：“stream has already been operated upon or closed”
• 如果需要多次遍历，得重新生成Stream：用list.stream()而不是缓存一个Stream对象

collect(Collectors.toList())不是唯一选择，选错会导致性能问题

用collect收集结果时，Collectors.toList()返回的是不可变且无特定实现保障的List，JDK内部可能用ArrayList，也可能用其他实现——它不保证可扩容、不支持add，也不保留插入顺序（虽然当前版本实际保留）。

• 需要可变列表？直接用new ArrayList(...)或Collectors.toCollection(ArrayList::new)
• 要保持插入顺序且去重？用Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new)，比先distinct()再toList()更高效
• 聚合为Map时，注意Collectors.toMap在key重复时默认抛IllegalStateException，需显式传入合并函数，例如：(v1, v2) -> v1

并行流不是万能加速器，慎用在有状态或IO操作中

把stream()换成parallelStream()并不总能提速，尤其当元素少、操作轻量（如toString()）、或含同步/IO（如System.out.println）时，反而因线程调度开销变慢，甚至引发竞态。

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• 适合场景：CPU密集型、无状态、元素量大（通常 > 10000）、各元素处理相互独立
• 避免在forEach里写System.out::println——输出会乱序，且锁竞争严重；改用peek + 日志框架，或先collect再统一输出
• 不要在parallelStream中修改共享变量（如int count = 0;然后forEach(x -> count++)），应改用AtomicInteger或reduce

空集合和null值处理不当会直接抛NPE

Stream.of(null)合法，但null进入map或filter后若未判空，终端操作时极易触发NullPointerException；而空集合调用stream()没问题，但误用findFirst().get()会炸。

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• 安全取首元素：用findFirst().orElse(null)或findFirst().orElseThrow(() -> new RuntimeException("empty"))
• 过滤前先剔除null：stream().filter(Objects::nonNull)
• 映射可能为null的字段：用map(x -> x.getFoo()).filter(Objects::nonNull)，别写map(x -> x.getFoo()).filter(f -> f != null)——后者在x为null时就NPE了

List names = Arrays.asList("Alice", null, "Bob", "");
List safeNames = names.stream()
    .filter(Objects::nonNull)           // 先滤掉null元素
    .filter(s -> !s.trim().isEmpty())   // 再滤掉空字符串
    .map(String::toUpperCase)           // 安全映射
    .collect(Collectors.toList());