Java循环性能差异源于底层访问机制：数组用传统for最快，Map遍历首选entrySet，ArrayList可用索引遍历而LinkedList必须用Iterator，Stream仅适合链式处理而非简单遍历。
Java 中不同循环结构对数据结构的遍历性能差异明显，关键不在“写法好看”，而在底层访问机制和运行时开销。选错方式，小数据看不出问题，百万级数据或高频调用场景下延迟、GC压力、CPU占用会立刻暴露。
数组遍历：传统 for 最稳，增强 for 次之，Stream 最重
数组是连续内存块，支持 O(1) 随机访问。传统 for（索引式）直接读取 array[i]，无对象创建、无方法调用，JVM 优化成熟，实测始终最快。
- 推荐写法：缓存 length——
int len = array.length; for (int i = 0; i < len; i++)，避免每次循环重复读字段 - 增强 for 编译后本质仍是索引访问，但多了隐式迭代器状态管理，百万元素通常慢 10%–20%
- Stream.forEach 对数组需先构建 Spliterator、触发流水线初始化，对象分配多、延迟高；100 万整数数组，比传统 for 慢 2–3 倍，GC 次数明显上升
- Iterator 不适用于原始数组——
Arrays.asList(int[])会装箱并复制引用，大数组反而更慢且内存浪费
Map 遍历：entrySet 是黄金标准，keySet 是典型陷阱
HashMap 遍历核心在于“一次哈希定位”还是“两次查找”。entrySet 直接暴露内部桶节点，key 和 value 一并拿到；keySet 则要先遍历 key，再对每个 key 调用 map.get()，等于重复哈希+链表/红黑树查找。
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- entrySet + for-each：最通用、性能最优，适合绝大多数读取场景
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Iterator + entrySet：功能等价，唯一优势是支持安全删除（
iter.remove()），遍历时删元素必选 - keySet + get：应避免。实测 100 万键值对下，耗时约为 entrySet 的 1.3–1.5 倍，散列冲突越多差距越大
- 只取 value？直接用
map.values()，省去 key 解包开销
List 遍历：看实现类，别一招打天下
ArrayList 和 LinkedList 表面都是 List，底层结构天差地别，遍历方式必须区分对待：
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ArrayList：支持随机访问，
get(i)是 O(1)。传统 for 和 Iterator 性能接近，前者略优；增强 for 简洁可用 -
LinkedList：本质是双向链表，
get(i)需从头/尾遍历查找，O(n) 时间复杂度。传统 for 写成for (int i = 0; i < list.size(); i++) list.get(i)会导致 O(n²) 复杂度，务必改用 Iterator 或增强 for - 需要边遍历边删？只能用 Iterator.remove()；想反向或修改当前元素？用 ListIterator
函数式遍历：Stream 不是万能遍历器，而是处理管道
Stream API 设计初衷不是替代简单遍历，而是组合 filter/map/reduce 等操作。纯 forEach 场景下，它引入大量中间对象和状态机，性价比极低。
- 仅需打印、累加、校验？传统 for 或增强 for 更直接高效
- 真要链式处理（如
list.stream().filter(...).map(...).collect(...)）或并行计算，Stream 才体现价值 - 若必须用 Stream 遍历数组，优先
Arrays.stream(array).forEach(...)，避免先转 List 再 stream 的冗余拷贝 - parallelStream 在 CPU 密集型、数据量大（≥10 万）、无共享状态时才可能提速；小数据或含 I/O、锁操作反而更慢
