Java Stream的reduce方法用于函数式归约，支持并行、无状态、不可变操作；常用三参数形式求和，双参数返回Optional，对象字段求和需先map或用mapToInt，注意accumulator无状态及combiner结合律要求。
Java Stream 的 reduce 方法用于将流中所有元素按指定规则合并成一个结果，求和是最常见的使用场景之一。 它不是简单循环累加，而是支持并行、无状态、不可变的函数式归约操作。
基础用法：单参数 reduce（需提供初始值）
最常用的是带初始值的三参数 reduce(identity, accumulator, combiner)，适合求和：
- identity：初始值（如 0），也是空流时的返回值
-
accumulator：二元操作，接收“当前结果”和“下一个元素”，返回新结果（如
(sum, x) -> sum + x） -
combiner：仅在并行流中使用，合并两个部分结果（如
(sum1, sum2) -> sum1 + sum2）
示例：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);int sum = numbers.stream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b, Integer::sum); // 结果：10
简化写法：双参数 reduce（返回 Optional）
不提供初始值时，用 reduce(BinaryOperator)，返回 Optional<T>，避免空流异常：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- 流为空时返回
Optional.empty()，需显式处理 - 适用于不确定流是否非空的场景
示例：
Optional<Integer> sumOpt = numbers.stream().reduce(Integer::sum);int sum = sumOpt.orElse(0); // 安全获取，默认为 0
对对象字段求和：先 map 再 reduce
若要对对象的某个数值字段求和（如商品价格），先用 map 提取字段，再归约：
- 确保 map 后得到的是数值类型（如
Integer、Double） - 推荐使用
mapToInt等原始类型特化流，避免装箱开销
示例：
List<Product> products = ...;int total = products.stream()
.mapToInt(Product::getPrice)
.reduce(0, Integer::sum);
注意点与常见误区
- accumulator 必须是无状态、不可变、引用透明的：不能修改外部变量或依赖可变状态
- combiner 在串行流中不会被调用，但必须提供且满足结合律（如
+满足，-不满足） - 对于基本类型求和，优先用
mapToInt().sum()这类终端操作，更简洁高效 - 不要用
reduce做复杂逻辑聚合（如分组统计），应考虑collect配合Collectors
