英语原文阅读 - [23.08.23] 10 Java Stream Tips — Must Read - 《🌾输出驱动学习》

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Java Stream API 的十条最佳实践
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原文链接：https://medium.com/javarevisited/10-java-stream-tips-must-read-2063a84af3be

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作者：Sivaram Rasathurai
开篇作者形容 Java Stream API就像是瑞士军刀一般，小巧&紧凑，可以处理多种多样的任务
Java Stream API 为函数式编程风格，能写出无副作用的函数，使代码可以更加简洁的表现
如果想用好 Stream API，需要了解他的最佳实践以及常见的陷阱
此篇文章中，作者将带领大家了解Stream API的十条最佳实践

Java Stream API 的十条最佳实践

1、原始类型的 Stream 流性能更优
int -> IntStream
long -> LongStream
double -> DoubleStream

推荐理由：上面的几种原始类型的 Stream 可以避免额外的装箱和拆箱操作

public static void main(String[] args) {
    int[] array = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
    StopWatch sw1 = new StopWatch();
    sw1.start();
    for (int i = 0; i < 100 * 10000; i++) {
        Arrays.stream(array).sum();
    }
    sw1.stop();
    System.out.println("Arrays.stream : " + sw1.getTotalTimeMillis());
    StopWatch sw2 = new StopWatch();
    sw2.start();
    for (int i = 0; i < 100 * 10000; i++) {
        IntStream.of(array).sum();
    }
    sw2.stop();
    System.out.println("IntStream : " + sw2.getTotalTimeMillis());
}
// 分别进行 100 万次计算，结果如下（毫秒）：
// Arrays.stream : 104
// IntStream : 29

2、避免嵌套的 Stream 流

推荐理由：嵌套的 Stream 不易读，建议分而治之，将中间结果存储在临时变量中

public static void main(String[] args) {
    List<String> list1 = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
    List<String> list2 = Arrays.asList("orange", "pineapple", "mango");
    List<String> result = Stream.concat(list1.stream(), list2.stream())
            .filter(s -> s.length() > 5)
            .collect(Collectors.toList());
}

3、谨慎使用并行流

推荐理由：虽然并行 Stream 流能够提升性能，但是也会带来额外的开销以及条件竞争
我们在使用 parallelStream 的时候要注意数据的大小、操作的复杂度、以及并行数

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    int sum = list.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
}

4、惰性求值性能更优

推荐理由：在终端操作被调用前，那些中间操作过程不会被执行

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> result = list.stream()
            .filter(n -> n > 3)
            .findFirst();
}

5、可以避免副作用

推荐理由：**Stream API**是为集合数据运算而设计，应避免修改外部变量等操作

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
    long count = 0;
    list.stream()
            .filter(s -> s.startsWith("a"))
            .forEach(s -> count++);
    // 这里的 count++ 会报错：
    // Variable used in lambda expression should be final or effectively final
}

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
    long count = list.stream()
            .filter(s -> s.startsWith("a"))
            .mapToLong(e -> 1L)
            .sum();
}

6、使用不可变对象

推荐理由：可以确保在操作过程中对象没有发生修改，可以在阅读代码过程中更加准确的预测其行为

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
    List<String> result = list.stream()
            .map(String::toUpperCase)
            .collect(Collectors.toList());
}

7、在 map() 前使用 filter() 过滤非必要的数据

推荐理由：特别是处理数据量较大的集合时，先过滤再映射能够提升不少性能

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    List<Integer> filteredList = list.stream()
            .filter(i -> i % 2 == 0)
            .map(i -> i * 2)
            .collect(Collectors.toList());
}

8、方法引用优于 Lambda 表达式

推荐理由：使用方法引用比使用 Lambda 表达式更简洁易读

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    int sum = list.stream()
                  .reduce(0, Integer::sum);
}

9、使用 distinct() 移除重复项

推荐理由：如小标题所示，在你不需要重复项时可以使用 distinct() 来过滤

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 3, 4, 5, 5);
    List<Integer> distinctList = list.stream()
            .distinct()
            .collect(Collectors.toList());
}

10、谨慎使用 sorted()

推荐理由：sorted() 操作消耗较大，特别是要操作的集合数较多时，建议仅当需要时再用

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(3, 2, 1);
    List<Integer> sortedList = list.stream()
            .sorted()
            .collect(Collectors.toList());
}

扩展阅读

我在 Java 知识大纲下整理的 Stream API 思维导图：

Stream API

《Java8实战》第二部分：函数式数据处理

[23.08.23] 10 Java Stream Tips — Must Read