Java8流的时间和原因

我最近开始从事一个项目，他们鼓励使用streams lambdas等编写代码。基本上，函数式编程方法。虽然我觉得溪流很吸引人，但我对它们有一些怀疑。具体如下

性能-串行流真的比相应的集合更快、更具可扩展性吗？或者，流只是因为有一天我们可能会使用stream（）.parallel（）版本而更可取吗

内存使用-如果collect（toList（））等终端操作通常会创建一个新对象，那么流是否会对堆内存造成负担

垃圾收集（GC）-流是否比垃圾收集更友好

编程范式-我个人认为，将函数式编程风格与面向对象编程相结合会导致一些问题

调试-我个人用笔和纸调试代码，而不是使用调试器（有些人可能更喜欢使用调试器）。当涉及到调试时，流有多好

操作复杂性-当涉及到编写日常代码（过滤分组-收集映射）时，流是一个很难解决的问题，但我发现当我必须编写复杂的逻辑时，我最终求助于旧的基于收集的方法，因为它更容易调整。我是唯一一个这样做的人吗

我知道我在这里问了很多问题，但实际上它们是标题中提到的同一个问题的6个部分。希望这些子问题至少能有一个类似摘要的答案。如果有人也能添加一个链接来深入了解所有这些内容，那将是非常有帮助的

干杯

性能-串行流真的比相应的集合更快、更具可扩展性吗

不，至少，不是一般的。。。使用当前的流实现

或者，流只是因为有一天我们可能会使用

stream（）.parallel（）

版本而更可取吗

可能是的。然而，对于许多用例，使用

parallel（）

的开销超过了可能的加速

内存使用-如果collect（toList（））等终端操作通常会创建一个新对象，那么流是否会对堆内存造成负担

好的，不。通常不会减少内存使用

垃圾收集（GC）-流是否比收集更友好

阿福，不

编程范式——我个人认为，将函数式编程风格与面向对象编程相结合会导致一些问题

那是你的意见

如果您坚持让您的流操作没有副作用，那么就不会有任何问题

• 文档建议避免流操作中的副作用
• 如果你依赖副作用，那是不起作用的

调试-我个人用笔和纸调试代码，而不是使用调试器（有些人可能更喜欢使用调试器）。当涉及到调试时，流有多好

那是意见的问题。我个人认为这对调试没有影响

操作复杂性——当编写日常代码（过滤、分组、收集映射）流时，这是一个棘手的问题，但我发现当我必须编写复杂的逻辑时，我最终求助于旧的基于集合的方法，因为它更容易调整。我是唯一一个这样做的人吗

你不是唯一一个。另一方面，许多人使用比简单的过滤、分组、收集和映射要复杂得多的东西。使用流越多，发现其他用例的能力就越好。但另一方面，有些人似乎想用流做一些他们可能不应该做的事情

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我最近开始从事一个项目，他们鼓励使用streams lambdas等编写代码

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这是你和其他队员之间的事。我认为我/我们不应该介入您的项目团队在这个问题上的争论。

Java streams的主要好处之一是它们可以实时处理数据。例如，假设您有一个1000个数据点的数组。如果要用传统方法处理，则需要批处理。这意味着在处理完所有项目之前，您不会得到第一个已处理项目的结果。正如您可以想象的那样，这会大大降低速度，尤其是当您的方法是管道的一部分时。假设此方法需要10分钟（证明一点的极端示例）才能完成。另外，假设这是20个不同过程中的第一个，每个过程花费的时间大致相同。处理一个数组需要200分钟

现在想象一下，同样的管道，所有的过程都花费了同样的时间，但不是批量处理，而是流式处理数据。这涉及通过函数逐个处理数组项。结果是，一旦你的第一项工作完成，它就可以继续进行到流程中的下一个点。在我们的示例中，第一项可能在几秒钟内完成。它可以立即移动到链中的下一个链接，而不必等待其他999条数据进行处理。这确保了链后端的进程被阻塞的时间要短得多

显然，这是一个理论例子。因此，它不考虑线程阻塞等问题。但是，能够在一个集合上同时运行多个进程的优势仍然巨大

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这也是大多数Java流函数返回流的原因。它们被设计成在一种管道中运行

几乎所有问题的答案都是“视情况而定”。流通常不是神奇的，它们应该只在生成的代码简单明了的地方使用，没有任何意义