Java 8 中引入了 Stream API，它是一种用于处理集合数据的高级抽象概念。Stream API 提供了一种流畅的编程方式，可以通过函数式编程的方式对集合数据进行处理。
Stream API 的设计旨在提高代码的可读性和可维护性。然而，Stream API 的性能也是需要考虑的问题。在本文中，我们将介绍一些 Java 8 Stream API 的性能优化技能，帮助您更好地使用 Stream API。
1. 避免多次遍历
Stream API 经常会被用于对集合数据进行过滤、映射、排序等操作。在进行这些操作时，Stream API 会对集合数据进行多次遍历。这可能会导致性能问题。
为了避免多次遍历，可以使用 Stream API 的中间操作来组合多个操作，从而减少遍历次数。例如，假设我们有一个字符串列表，我们想要将其中的字符串转换为大写，并且只保留长度大于 5 的字符串。我们可以使用如下的代码来实现：
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "watermelon");
list.stream()
.map(String::toUpperCase)
.filter(s -> s.length() > 5)
.collect(Collectors.toList());在上面的代码中，我们使用了 map 和 filter 两个中间操作来组合两个操作，从而避免了多次遍历。
2. 使用并行流
Stream API 支持并行流，可以在多个线程上并发地执行操作。这可以显著提高处理大量数据时的性能。
要使用并行流，只需要将 stream() 方法替换为 parallelStream() 方法即可。例如，我们可以使用如下的代码来对一个数字列表进行求和：
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); int sum = list.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
在上面的代码中，我们将数字列表转换为并行流，并使用 mapToInt 和 sum 操作对数字进行求和。
需要注意的是，并行流并不一定总是比串行流更快。在某些情况下，使用并行流可能会导致性能下降。因此，我们需要根据具体情况来决定是否使用并行流。
3. 使用基本类型流
Stream API 支持对基本类型进行操作，例如 int、long、double 等。使用基本类型流可以避免自动装箱和拆箱的开销，从而提高性能。
例如，我们可以使用如下的代码来对一个 int 数组进行求和：
int[] array = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
int sum = Arrays.stream(array).sum();在上面的代码中，我们使用了 Arrays.stream 方法将 int 数组转换为 IntStream，并使用 sum 操作对数组进行求和。
4. 使用 limit 和 skip 操作
Stream API 支持 limit 和 skip 操作，可以用于限制处理的数据量。这可以避免对大量数据进行处理，从而提高性能。
例如，假设我们有一个无限流，我们想要获取前 10 个元素。我们可以使用如下的代码来实现：
Stream.iterate(0, n -> n + 1)
.limit(10)
.forEach(System.out::println);在上面的代码中，我们使用 limit 操作来限制处理的数据量，并使用 forEach 操作来输出结果。
5. 使用 toArray 操作
Stream API 支持 toArray 操作，可以将流中的元素转换为数组。使用 toArray 操作可以避免对集合数据进行多次遍历，从而提高性能。
例如，假设我们有一个字符串列表，我们想要将其中的字符串转换为数组。我们可以使用如下的代码来实现：
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "watermelon");
String[] array = list.stream().toArray(String[]::new);在上面的代码中，我们使用 toArray 操作将流中的字符串转换为数组，并使用 String[]::new 方法来创建一个新的字符串数组。
结论
本文介绍了一些 Java 8 Stream API 的性能优化技能，包括避免多次遍历、使用并行流、使用基本类型流、使用 limit 和 skip 操作以及使用 toArray 操作。这些技能可以帮助您更好地使用 Stream API，提高代码的性能和可维护性。
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