Stream本质是单次、惰性执行的数据管道：中间操作仅登记任务，终端操作才触发执行；一个Stream只能消费一次；需分清中间操作（返回新Stream）与终端操作（终结流并产出结果）的职责，避免链式调用错误。
Stream API 复习不靠死记，关键在理清“数据流怎么走、操作怎么串、哪里会断”。重点抓三条主线：流的生命周期、中间与终端操作的协作逻辑、以及常见误用场景。
抓住流的“一次性”和“惰性执行”本质
这是所有问题的根源。Stream 不是容器，它是一条只通一次的管道：
- 创建后不执行任何计算，filter、map、sorted 等中间操作只是登记任务，不触发处理
- 只有遇到 collect、forEach、count、reduce 这类终端操作时，整条流水线才从头开始执行
- 一个 Stream 只能被消费一次——调完 collect 再 forEach，必然抛 IllegalStateException
- 如果需要多次使用，要么重新创建流（
list.stream()），要么把结果存为集合再复用
分清中间操作和终端操作的职责边界
别混淆“搭管道”和“开闸放水”：
- 中间操作返回新 Stream：filter、map、flatMap、sorted、distinct、limit、skip、peek —— 它们可无限链式调用，但不改变原数据，也不触发执行
- 终端操作终结流并产出结果：collect（最常用）、forEach（带副作用）、count、anyMatch、findFirst、reduce —— 执行后流即关闭，不能再参与后续链式调用
- 典型错误：写成
stream.filter(...).map(...).forEach(...).collect(...)—— forEach 是终端操作，后面 collect 已无效
熟练掌握 Collectors 的高频组合
collect 是 Stream 的“出口”，用不好就白搭：
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基础收集：
Collectors.toList()、toSet()、toCollection(LinkedList::new) -
分组统计：
Collectors.groupingBy(User::getDepartment)→ 按部门分组；加Collectors.counting()可统计人数 -
分区布尔条件：
Collectors.partitioningBy(u -> u.getAge() >= 18)→ 自动分 true/false 两组 -
聚合计算：
Collectors.summingInt(User::getSalary)、averagingDouble、maxBy - 注意：
toMap容易因 key 冲突报错，记得配(old, new) -> new解决重复键
警惕三个高频踩坑点
这些不是语法错误，而是逻辑陷阱：
- 并行流不是万能加速器：小数据量用 parallelStream 反而更慢；有状态操作（如 peek 修改外部变量）或非线程安全收集器（如 ArrayList）会导致结果不可靠
- flatMap 误用成 map：想压平嵌套列表（List<List<String>> → List<String>）必须用 flatMap；若用 map，结果是 Stream<List<String>>，不是你想要的扁平结构
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空指针没被 filter 拦住：filter 传入的 lambda 若本身抛 NPE（如
e.getName().length() > 5而 e 为 null），不会被 filter 拦截——得先用Objects.nonNull(e)或 Optional 处理
