Java Stream API 考察重点在于理解惰性求值、并行风险及 collect 原理；中间操作不执行，需终止操作触发；parallelStream 非自动加速，适用计算密集无状态场景；collect 需掌握三函数模型及预设收集器使用要点。
Java Stream API 是面试中高频考察点，重点不在背方法名，而在理解其设计思想、适用边界和常见陷阱。
Stream 的惰性求值与执行流程
Stream 操作分为中间操作（如 filter、map）和终止操作（如 collect、count）。中间操作不会立即执行，只有遇到终止操作时才会触发整个流水线。这是性能优化的关键，也是容易出错的地方——比如只调用 map 而没加 collect，实际逻辑根本不会运行。
- 调试技巧：可在中间操作后链式添加 .peek(System.out::println) 查看数据流转，但仅用于调试，生产环境慎用
- 注意：stream 只能消费一次，重复调用终止操作会抛 IllegalStateException
- 避免在中间操作中修改外部变量（尤其非 final 或非 effectively final 的局部变量）
并行 Stream 的适用场景与风险
parallelStream() 不等于“自动变快”。它依赖 ForkJoinPool，默认使用 CPU 核心数线程，适合计算密集、无状态、无共享副作用的操作。
- 不适合的场景：含 I/O、锁、随机数生成、依赖顺序（如 limit、findFirst）、或操作本身开销远小于并行调度成本
- 常见误区：认为“加 parallel 就提速”，实际可能因线程切换、数据拆分/合并反而更慢
- 若需控制线程池，应手动构造 ForkJoinPool 并指定并行度，而非依赖默认池
collect() 的三种形态与 Collectors 工具类
collect 是最灵活也最容易写错的终止操作。掌握 Supplier–Accumulator–Combiner 三函数模型，才能真正理解自定义收集器原理。
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- 常用预设收集器：Collectors.toList()、toSet()、toMap()（注意 key 冲突时的 mergeFunction）、groupingBy()（可嵌套分类）、joining()（字符串拼接）
- toMap 使用要点：key 重复时必须提供 merge 函数，否则抛 IllegalStateException；value 为 null 时需显式处理
- groupingBy 默认返回 HashMap，若需有序结果，应传入 LinkedHashMap::new 作为 supplier
Stream 与传统循环的取舍逻辑
Stream 不是万能替代。是否使用，取决于可读性、性能要求和数据特征。
- 推荐用 Stream 的情况：多步转换逻辑清晰（filter → map → sorted → limit）、集合操作语义明确、代码更简洁且不牺牲可读性
- 建议用 for 循环的情况：需要提前 break/continue、频繁访问索引、简单单步遍历、或对性能极度敏感（如高频核心路径）
- 注意 boxed 类型开销：intStream.mapToObj() 比 Arrays.stream(int[]) 更高效；避免 Stream
处理大量数值
不复杂但容易忽略——真正拉开差距的，不是能不能写出 collect(toMap)，而是能否说清为什么这里用 stream 更合适，或者为什么这里不该用 parallelStream。
