开篇语
哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：掘金/C站/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO（全网同号）；欢迎大家常来逛逛，互相学习。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！
前言
哈咯哇，倔友们，我作为一名全栈型码农，Java的集合框架和Stream API一直是我日常开发中不可或缺的工具。在我刚开始学习Java时，我对集合框架的使用感到无比亲切------ArrayList、HashMap，这些数据结构简洁明了，能处理大部分的存储和查询任务。然而，随着项目的复杂度逐渐提升，尤其是在面对大量数据时，我开始遇到一个问题：传统的集合操作代码冗长且难以维护，且性能上也有了瓶颈。
大约是几年之前，我开始接触Java 8引入的Stream API ，最初我对这个新特性并不感冒，觉得它不过是对原有集合框架的一种包装而已。但随着我逐渐深入学习，我发现Stream API的功能远超我的想象，尤其是在高并发 和大数据处理的场景下，它帮助我写出了更加简洁、优雅且高效的代码。
今天，我想结合我多年Java相关的开发经验，深入探讨一波Stream与集合框架的差异，并通过一些实际的应用案例，展示如何通过合理使用Stream API，提升大家在日常开发Java应用时的开发效率和性能。
OK，那么废话不多说，直接进入本期的内容。
1. 集合框架与Stream API的差异
1.1 集合框架：面向命令式编程
首先，我们都知道，在我们使用Java的集合框架时，通常是采取一种命令式 编程风格。这意味着我们需要明确指定"做什么"以及"如何做"。集合框架中的各种数据结构（如List、Set、Map等）通常依赖于我们手动控制迭代和处理数据的方式。
例如，假设我们有一个List，需要过滤掉其中的偶数并计算其总和，传统的做法通常是通过for循环来处理：
java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @author: 喵手
* @date: 2025-07-21 15:23
*/
public class Test1 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int sum = 0;
// 使用for循环手动遍历集合
for (int number : numbers) {
if (number % 2 == 0) {
sum += number;
}
}
System.out.println("Sum of even numbers: " + sum);
}
}在这段代码中，首先我们遍历集合中的每个元素，手动过滤出偶数并累加。这种方式虽然可以实现功能，但代码较为冗长，特别是当我们需要对集合进行多个操作时，代码会变得更加复杂和难以维护。
如下是相关运行结果展示(以保证案例的可运行性与真实性)：
1.2 Stream API：面向声明式编程
与集合框架的命令式风格不同，Stream API采用了声明式 编程的思想，它让我们只需要声明"做什么"，而不必关心"如何做"。这使得代码更简洁、优雅，并且易于理解。使用Stream时，我们可以利用中间操作 和终止操作来组成一个操作链，让流式数据处理更加自然。
例如，使用Stream API处理上述任务，我们可以这样写：
java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @author: 喵手
* @date: 2025-07-21 15:23
*/
public class Test2 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
// 使用Stream的链式操作来简化代码
int sum = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
.mapToInt(Integer::intValue) // 转换为原始类型
.sum(); // 计算总和
System.out.println("Sum of even numbers: " + sum);
}
}这种写法更加简洁，并且易于阅读。通过stream()方法，我们获得了一个Stream对象，然后通过链式调用filter、mapToInt和sum等方法，完成了数据的过滤和求和操作。Stream API通过方法链的方式简化了代码，使得数据处理更加声明式。
如下是相关运行结果展示(以保证案例的可运行性与真实性)：
2. Stream API的优势
2.1 简化代码，提升可读性
从上面的例子可以看出，Stream API让我们摆脱了繁琐的for循环 和条件判断，代码变得更加简洁。它让我们只需专注于操作的意图，而无需关心底层的实现细节。尤其是当你需要对集合进行多个操作（如过滤、转换、排序、聚合等）时，Stream的优势尤为明显。
例如，假设你有一个List，并且想要先过滤出所有偶数，再将它们平方后进行排序，最后输出前5个结果，使用传统方式可能需要嵌套多个循环，而使用Stream则只需链式调用：
java
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
.map(n -> n * n) // 平方
.sorted() // 排序
.limit(5) // 获取前5个元素
.forEach(System.out::println); // 打印输出这种链式操作方式不仅让代码更加清晰，还避免了繁琐的循环和条件判断，使得程序逻辑一目了然。
2.2 支持惰性计算
Stream的一个重要特性是惰性计算 ，即中间操作（如filter、map）只有在终止操作（如collect、forEach）触发时才会真正执行。这种方式可以避免不必要的计算，提高性能。
举个例子，假设你有一个包含百万个元素的集合，并且只需要对符合某些条件的元素进行处理。如果你使用传统的命令式编程，可能需要手动遍历整个集合，即使不满足条件的元素也会被检查。但使用Stream时，操作是惰性执行的，只有在需要时才会计算，避免了不必要的操作。
java
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0) // 中间操作
.map(n -> n * n) // 中间操作
.collect(Collectors.toList()); // 触发终止操作在上面的代码中，filter和map是中间操作，它们不会立即执行，直到collect方法被调用时，Stream才会开始实际执行数据处理。
2.3 并行处理
Stream API支持并行流 ，这意味着我们可以轻松地将数据处理过程并行化，从而在多核处理器上加速处理。只需要通过parallelStream()替代stream()，就可以让Stream自动在多个线程上分配任务，提高吞吐量。
java
numbers.parallelStream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.map(n -> n * n)
.forEach(System.out::println);通过并行流，Stream会自动将数据分成多个块，并在多个CPU核心上并行处理。需要注意的是，并行流并不总是适用于所有场景，数据量较小或计算量较低时，使用并行流可能反而会引入额外的性能开销。因此，在使用并行流时需要根据实际情况评估。
3. 使用Stream优化性能的技巧
3.1 避免重复遍历
Stream的惰性计算特性可以帮助我们避免多次遍历集合。然而，在某些情况下，多个中间操作可能会导致重复遍历集合，特别是当每个操作都需要遍历整个流时。为了优化性能，建议合并操作，减少遍历次数。
例如，避免单独使用多个filter，可以将多个filter合并为一个：
java
// 不推荐：多次遍历集合
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.filter(n -> n > 5)
.collect(Collectors.toList());
// 推荐：一次性遍历集合
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0 && n > 5)
.collect(Collectors.toList());通过合并条件，可以减少Stream的遍历次数，从而提高性能。
3.2 避免过多的forEach操作
虽然forEach是Stream的一个常用终止操作，但在处理大量数据时，它可能会引入额外的性能开销，特别是在涉及到并发和共享资源的情况下。在可能的情况下，尽量避免在Stream的操作中频繁使用forEach，而是使用如collect、reduce等其他终止操作，来减少性能负担。
3.3 合理配置并行流
并行流可以显著提高性能，但在使用时需要谨慎。在数据量较小、计算较轻的情况下，使用并行流可能会导致不必要的线程创建和切换，从而降低性能。只有在处理大规模数据时，并行流才能带来明显的性能提升。
4. 总结
Java的Stream API相对于传统的集合框架，提供了一种更加声明式、简洁和现代化的数据处理方式。通过链式操作 、惰性计算 、并行流等特性，Stream使得我们可以用更少的代码完成复杂的数据处理任务，同时提高代码的可读性和可维护性。
然而，Stream并不是适用于所有场景。在某些特定的应用中（如数据量小、计算量低），传统的集合操作可能更高效。因此，在使用Stream时，我们需要根据数据的特性、任务的复杂度来合理选择操作。
通过合理使用Stream和集合框架，我们可以编写出更加高效、简洁且现代化的代码，不仅提升开发效率，还能保证系统的性能。希望今天的分享能够帮助到大家深入理解Stream和集合框架的差异，并在实际开发中充分利用它们的优势，写出更高效且简洁的代码。
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文末
好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。
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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！
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