揭开Stream API性能的真面目

你是不是也听过"Stream慢如蜗牛"的吐槽？在处理订单列表时，有人说用for循环跑1秒，用Stream要3秒？但真相是——数据量决定一切！当数据从1万涨到100万，剧情可能完全反转！

小数据量（<1万）时：Stream串行流确实比for循环慢约2倍大数据量（>100万）时：Stream并行流反而快2-4倍！

秘诀：Stream的性能优势需要"大数据+多核CPU"双buff加持！单核环境下并行流反而更慢哦~

实测数据告诉你：Stream到底什么时候更快

2.1 基本类型迭代：小数据慢，大数据快！

遍历int数组找最小值时，这个现象特别明显：

• 100万数据：for循环完虐Stream串行流（2倍差距）
• 1亿数据+12核CPU：Stream并行流反超！仅需for循环50%时间

java

// 小数据量推荐（<10万）
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (int num : array) {
    if (num < min) min = num;
}

// 大数据量推荐（>100万）
int min = Arrays.stream(array).parallel().min().getAsInt();

2.2 对象操作：越复杂越给力！

处理订单这类复杂对象时，Stream优势更明显：

4000万订单统计用户消费总额：

• for循环：1.00秒（基准）
• Stream串行：0.74秒（提速26%）
• Stream并行：0.18秒（提速5.6倍！）

这就是为什么阿里P8大佬说："复杂业务逻辑优先用Stream"！

99%的性能问题都是"用错了"！

Stream被重复消费！爆异常！

java

Stream<String> stream = list.stream();
stream.forEach(System.out::println); 
stream.forEach(System.out::println); // 抛出IllegalStateException！

正确做法：每次都创建新Stream

java

list.stream().forEach(System.out::println);
list.stream().forEach(System.out::println);

并行流往ArrayList里塞数据！丢数据！

java

List<Integer> list = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 1000).parallel().forEach(list::add); // 结果可能<1000

正确做法：用collect收集

java

List<Integer> list = IntStream.range(0, 1000)
    .parallel()
    .boxed()
    .collect(Collectors.toList());

5个实战技巧，让Stream性能翻倍！

1 用原始类型流（IntStream/LongStream）避免装箱！

java

// 低效（频繁装箱）
Stream<Integer> stream = IntStream.range(0, 1000).boxed();
int sum = stream.map(i -> i * 2).sum();

// 高效
int sum = IntStream.range(0, 1000).map(i -> i * 2).sum();

2 filter放前面！先筛后处理！

java

// 低效（先转换后过滤）
list.stream()
    .map(User::getName)
    .filter(name -> name.length() > 3)
    .collect(Collectors.toList());

// 高效（先过滤后转换）
list.stream()
    .filter(user -> user.getName().length() > 3)
    .map(User::getName)
    .collect(Collectors.toList());

到底该用Stream还是for循环？一句话总结！

场景推荐选择性能优势小数据（<10万）+简单操作for循环快10-15%大数据（>100万）+复杂操作Stream并行流快2-5倍代码可读性优先Stream顺序流优雅简洁

记住：没有最好的工具，只有最合适的场景！建议用JMH基准测试验证你的选择~

你在项目中踩过Stream的坑吗？评论区聊聊你的经历吧！