Java 根据值映射验证JsonNodes列表的最佳方法是什么？

我有一张地图，上面有一个对象的名称和ID。从我的服务中，我得到了一个列表，其中每个JsonNode都包含一个名称，并且应该包含一个id。我想使用映射（它是权威的）来验证与JsonNode中的名称对应的id。例如：

JsonNode  Map
Mark 23   Mark 23
Chris 43  Chris 43
Ralph 21  Ralph 31

在这种情况下，前两个匹配，最后一个不匹配。我希望遍历所有JsonNodes和映射，并收集节点id与映射id不匹配的所有名称

我可以使用以下代码使其工作：

// stream all the nodes, filter the nodes with either no "id" or with an id <> expected, 
// collect into a list.
nodes.stream().filter(r -> {
            String name = r.get("name").asText();
            if (r.has("id")) {
                Long nodeId = r.get("id").asText();
                Long expectedId = map.get(name);
                if (expectedId == null) {
                    return false;
                }
                if (nodeId != map.get(name)) {
                    return true;
                } else {
                    return false;
                }
            } else { //no id in node
                return true;
            }
        }).map(r-> r.get("$id").asText()).collect(Collectors.toList());

//流式处理所有节点，筛选没有“id”或需要id的节点，
//收集到一个列表中。
nodes.stream（）.filter（r->{
String name=r.get（“name”）.asText（）；
如果（r.has（“id”））{
Long nodeId=r.get（“id”）.asText（）；
Long-expectedId=map.get（name）；
if（expectedId==null）{
返回false；
}
if（nodeId！=map.get（name））{
返回true；
}否则{
返回false；
}
}else{//节点中没有id
返回true；
}
}).map（r->r.get（“$id”）.asText（））.collect（Collectors.toList（））；

列表中的JsonNodes不超过2000个，通常要少得多（<100）。将其并行化有意义吗？如果是这样，使用

parallelStream

会是一个好方法吗？如果我使用parallelStream，我将创建自己的ForkJoinPool来更好地控制池大小。如果不是平行流，那么期货（像完全期货一样）会是更好的选择吗

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谢谢

处理大小为2000的列表不会花费太多时间，您也可以像这样使用单流

nodes.stream()
     .filter(r->r.has("id") && 
               !r.get("id").asText().equals(map.get(r.get("name").asText())))
     .map(r-> r.get("id").asText()).collect(Collectors.toList());

或

parallelStream

，但并行流在执行过程中会消耗所有可用的处理器

nodes.parallelStream()
     .filter(r->r.has("id") && 
               !r.get("id").asText().equals(map.get(r.get("name").asText())))
     .map(r-> r.get("id").asText()).collect(Collectors.toList());

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你为什么这么问？从你提供的信息来看，我不明白你为什么要使它平行。如果它已经运行得足够快，不要为了使它更快而引入额外的复杂性。2.这里没有人能告诉你它是否会在你的设置中加速。你必须自己测量。