导语：

“你的Java代码用了Stream反而更慢？不是流式编程的锅，是这3个‘性能刺客’在作祟！今日头条揭秘Lambda表达式隐藏杀机，阿里P8调优方案曝光，文末送《Stream实战手册》+性能检测工具！”

一、沉默杀手：无脑并行流毁掉CPU

用户求救：
“用了parallel()后CPU占用100%，速度却更慢了！”

错误代码：

List<Integer> list = get10万数据();  
list.parallelStream() // 无脑开并行  
    .filter(i -> i % 2 == 0)  
    .collect(Collectors.toList());  

问题根源：

• 小数据量并行开销 > 收益
• 默认使用ForkJoinPool占用所有CPU核心

正确方案：

// 数据量大于1万时启用并行  
if (list.size() > 10000) {  
    list.parallelStream().[...]  
} else {  
    list.stream().[...]  
}  

性能对比（处理10万数据）：

二、内存黑洞：无限流撑爆堆空间

灾难场景：

// 生成无限流导致OOM  
Stream.generate(Math::random)  
      .filter(x -> x > 0.5)  
      .forEach(System.out::println);  

急救方案：

// 使用limit限制数量  
Stream.generate(Math::random)  
      .limit(100_000) // 安全阀  
      .[...]  

避坑指南：

• 始终为generate()/iterate()添加limit
• 避免在流中嵌套无限循环

三、性能刺客：重复遍历流数据

经典错误：

Stream<String> stream = list.stream();  
long count = stream.count(); // 流已关闭！  
List<String> result = stream.filter(...).toList(); // 抛出IllegalStateException  

正确用法：

// 每次操作创建新流  
Supplier<Stream<String>> streamSupplier = list::stream;  
long count = streamSupplier.get().count();  
List<String> result = streamSupplier.get().filter(...).toList();  

原理揭秘：

• Stream是“一次性”管道，不能重复使用
• 链式操作应一次性完成

四、福利时间

“私信发送‘Stream’免费领：

1. 《Java Stream性能调优指南》
2. 并行流配置工具包
3. 阿里内部《函数式编程案例集》

下期预告：
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