我要评论一、引言
在 java 8 引入 stream api 后，开发者处理集合数据的方式发生了革命性的变化。stream api 提供了一种简洁、高效的流式数据处理模式，允许开发者以声明式的方式对数据进行过滤、映射、归约等操作。在 stream 的众多特性中，** 延迟加载（lazy evaluation）和短路操作（short-circuiting operations）** 是实现高效数据处理的关键，它们能够显著减少不必要的计算，提升程序性能，尤其在处理大规模数据集时效果更为明显。
二、stream 基础概念回顾
在深入探讨延迟加载与短路操作之前，有必要先回顾一下 stream 的基本概念。stream 是 java 8 中对集合数据处理的一种抽象，它代表了一系列支持连续、批量操作的数据元素。stream 本身并不存储数据，而是通过对数据源（如集合、数组）进行操作，生成一个新的 stream，每个 stream 操作可以分为中间操作（intermediate operations）和终端操作（terminal operations）。
- 中间操作：例如
filter、map、limit等，它们会返回一个新的 stream，并且不会立即执行，而是等到终端操作触发时才执行，这是实现延迟加载的基础。中间操作主要用于对 stream 中的元素进行转换、过滤等处理，为后续的计算做准备。 - 终端操作：例如
foreach、collect、count、anymatch等，当终端操作被调用时，整个 stream 操作链才会被执行，并且会产生最终的结果。终端操作会触发中间操作的执行，并将结果返回给调用者。
三、延迟加载（lazy evaluation）
3.1 延迟加载的定义与原理
延迟加载是指 stream 的中间操作不会立即执行，而是将操作记录下来，形成一个操作链。直到终端操作被调用时，才会一次性地从数据源开始，按照操作链的顺序执行所有的中间操作和终端操作。这种机制避免了在数据处理过程中不必要的计算，只有当真正需要结果时才进行计算，大大提高了数据处理的效率。
以一个简单的示例来说明延迟加载的原理：
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
stream<integer> stream = numbers.stream()
.filter(n -> {
system.out.println("filtering: " + n);
return n % 2 == 0;
})
.map(n -> {
system.out.println("mapping: " + n);
return n * n;
});在上述代码中，我们创建了一个 stream，并对其进行了filter和map两个中间操作。但是，当执行到这一步时，控制台并不会输出任何信息，因为这两个中间操作并没有立即执行，它们只是被记录在操作链中。
只有当我们添加一个终端操作，例如foreach时，整个操作链才会被执行：
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
numbers.stream()
.filter(n -> {
system.out.println("filtering: " + n);
return n % 2 == 0;
})
.map(n -> {
system.out.println("mapping: " + n);
return n * n;
})
.foreach(system.out::println);此时，控制台会按照操作链的顺序输出过滤和映射过程中的信息，并最终输出处理后的结果。这就是延迟加载的核心原理，它将多个操作组合在一起，在需要结果时才一次性执行，减少了中间过程的开销。
3.2 延迟加载的优势
- 减少不必要的计算：在处理大规模数据集时，延迟加载可以避免对所有数据进行不必要的中间操作。例如，当我们只需要获取 stream 中的前几个元素时（使用limit操作），如果没有延迟加载，所有的中间操作都会作用于整个数据集，而有了延迟加载，一旦满足limit的条件，后续的中间操作就不会再执行，从而节省了大量的计算资源。
list<integer> largelist = new arraylist<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
largelist.add(i);
}
largelist.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.map(n -> n * n)
.limit(10)
.foreach(system.out::println);在上述代码中，由于使用了limit(10)，当获取到前 10 个满足条件的元素后，filter和map操作就不会再对剩余的元素进行处理，大大提高了效率。
- 提高代码的可读性和灵活性：延迟加载使得开发者可以将多个数据处理操作链式地组合在一起，代码更加简洁明了，易于理解和维护。同时，通过调整操作链中的操作顺序和类型，可以灵活地实现不同的数据处理逻辑。
list<string> words = arrays.aslist("apple", "banana", "cherry", "date");
words.stream()
.map(string::touppercase)
.filter(s -> s.length() > 5)
.sorted()
.foreach(system.out::println);在这个示例中，我们通过链式调用map、filter和sorted操作，清晰地表达了对字符串列表的处理逻辑，即先将所有字符串转换为大写，然后过滤出长度大于 5 的字符串，最后进行排序并输出。
3.3 延迟加载的应用场景
- 数据过滤与转换：在从数据库或文件中读取大量数据并进行处理时，延迟加载可以先将数据以 stream 的形式读取进来，然后通过中间操作进行过滤和转换，最后再通过终端操作获取所需的结果。这样可以避免一次性将所有数据加载到内存中进行处理，降低内存压力。
list<product> products = productrepository.findall();
products.stream()
.filter(product::isinstock)
.map(product::getprice)
.map(price -> price * 0.9) // 打9折
.collect(collectors.tolist());在上述代码中，我们从数据库中获取产品列表后，通过延迟加载的方式对产品进行过滤和价格计算，最后将处理后的价格收集到一个列表中。
- 流式计算与聚合：在进行复杂的聚合计算时，延迟加载可以将多个中间操作组合起来，对数据进行逐步处理，最后再进行聚合。例如，计算一组数据的平均值、总和等。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5);
double average = numbers.stream()
.maptoint(integer::intvalue)
.average()
.orelse(0);在这个示例中，我们先将list<integer>转换为intstream，然后通过average终端操作计算平均值。在这个过程中，maptoint中间操作是延迟执行的，直到调用average时才会真正执行，从而实现了高效的计算。
四、短路操作（short-circuiting operations）
4.1 短路操作的定义与原理
短路操作是 stream api 中的一种特殊机制，它指的是在某些情况下，当 stream 操作满足一定条件时，后续的操作会被立即终止，不再继续执行。短路操作主要应用于中间操作（如limit、takewhile）和终端操作（如anymatch、allmatch、nonematch）中。
以anymatch终端操作为例，它的作用是判断 stream 中是否存在至少一个元素满足给定的条件。当 stream 中的某个元素满足条件时，anymatch操作会立即返回true，并且不会再对后续的元素进行判断。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5);
boolean haseven = numbers.stream()
.anymatch(n -> {
system.out.println("checking: " + n);
return n % 2 == 0;
});
system.out.println("has even number: " + haseven);在上述代码中，当 stream 遍历到第一个偶数2时，anymatch操作就会返回true，控制台只会输出checking: 1和checking: 2，后续元素的判断操作会被短路，不再执行。
4.2 常见的短路操作
终端短路操作：
- anymatch：判断 stream 中是否存在至少一个元素满足给定的条件。一旦找到满足条件的元素，就会立即返回true，不再继续遍历。
- allmatch：判断 stream 中的所有元素是否都满足给定的条件。只要有一个元素不满足条件，就会立即返回false，停止遍历。
- nonematch：判断 stream 中是否没有任何元素满足给定的条件。一旦找到一个满足条件的元素，就会立即返回false，不再继续遍历。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 3, 5, 7);
boolean allodd = numbers.stream()
.allmatch(n -> n % 2 != 0);
boolean noneeven = numbers.stream()
.nonematch(n -> n % 2 == 0);在上述代码中，allmatch操作在遍历到第一个元素1时，会继续检查后续元素，直到确认所有元素都为奇数才返回true；而nonematch操作只要遇到一个偶数元素就会返回false，如果遍历完所有元素都没有偶数元素，则返回true。
中间短路操作：
- limit：截取 stream 中的前n个元素，生成一个新的 stream。当截取到足够数量的元素后，后续的元素就不会再被处理。
- takewhile：从 stream 的开头开始，提取满足给定条件的元素，直到遇到不满足条件的元素为止。一旦遇到不满足条件的元素，就会停止提取。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5, 6);
list<integer> limited = numbers.stream()
.limit(3)
.collect(collectors.tolist());
list<integer> taken = numbers.stream()
.takewhile(n -> n < 4)
.collect(collectors.tolist());在上述代码中，limit(3)操作会截取 stream 中的前 3 个元素，即使后续还有元素，也不会再进行处理；takewhile(n -> n < 4)操作会从 stream 开头提取小于 4 的元素，当遇到元素4时，就会停止提取。
4.3 短路操作的优势与应用场景
- 提高性能：在处理大规模数据集时，短路操作可以显著减少不必要的计算，提高程序的执行效率。例如，在使用anymatch判断集合中是否存在满足特定条件的元素时，如果数据集很大，一旦找到满足条件的元素，就可以立即返回结果，避免遍历整个数据集。
- 简化逻辑判断：短路操作可以使代码更加简洁，通过使用allmatch、nonematch等操作，可以清晰地表达对数据的逻辑判断需求，避免编写复杂的循环和条件判断语句。
list<employee> employees = employeeservice.getemployees();
boolean allfulltime = employees.stream()
.allmatch(employee::isfulltime);
boolean nooverworked = employees.stream()
.nonematch(e -> e.gethoursworked() > 60);在上述代码中，通过allmatch和nonematch操作，我们可以简洁地判断员工列表中是否所有员工都是全职，以及是否没有员工加班超过 60 小时，使代码逻辑更加清晰易懂。
五、延迟加载与短路操作的结合应用
延迟加载和短路操作通常会结合在一起发挥作用，进一步提升 stream 数据处理的效率。当一个 stream 操作链中同时包含延迟加载的中间操作和短路操作时，只有在必要的情况下，才会对数据进行处理，最大限度地减少计算量。
例如，我们有一个需求，从一个包含大量商品的列表中，判断是否存在价格大于 100 且库存大于 10 的商品：
list<product> products = productrepository.findall();
boolean exists = products.stream()
.filter(p -> {
system.out.println("filtering by price: " + p.getprice());
return p.getprice() > 100;
})
.filter(p -> {
system.out.println("filtering by stock: " + p.getstock());
return p.getstock() > 10;
})
.anymatch(p -> true);
system.out.println("exists product: " + exists);在上述代码中，filter操作是延迟加载的中间操作，anymatch是短路操作。当 stream 在进行第一个filter操作时，只有当遇到价格大于 100 的商品后，才会继续进行第二个filter操作。而一旦在第二个filter操作中找到库存大于 10 的商品，anymatch操作就会立即返回true，后续的元素就不会再被处理。这样，通过延迟加载和短路操作的结合，我们可以高效地完成数据判断任务，避免了对大量不必要数据的处理。
六、性能分析与注意事项
6.1 性能分析
延迟加载和短路操作在提升 stream 数据处理性能方面具有显著的效果，但具体的性能提升程度会受到多种因素的影响，如数据集的大小、操作的复杂度、硬件资源等。
在处理小规模数据集时，延迟加载和短路操作带来的性能提升可能并不明显，因为数据处理的开销相对较小，而操作链的构建和管理也会有一定的开销。然而，当数据集规模增大时，它们的优势就会逐渐显现出来。通过减少不必要的计算，延迟加载和短路操作可以大大降低 cpu 和内存的使用，提高程序的执行速度。
例如，在一个包含 100 万个元素的列表中，使用传统的循环和条件判断来查找满足特定条件的元素，可能需要遍历整个列表，花费较长的时间。而使用 stream 的延迟加载和短路操作，如anymatch，一旦找到满足条件的元素，就会立即停止遍历，能够在极短的时间内得到结果，性能提升非常显著。
6.2 注意事项
操作顺序的影响：在构建 stream 操作链时，操作的顺序会影响性能和结果。通常，应该将过滤操作尽量放在前面，这样可以尽早减少数据量，避免后续操作处理不必要的数据。例如，在进行map和filter操作时，如果先进行filter操作，过滤掉不满足条件的元素后，再进行map操作，会比先map后filter更加高效。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 推荐写法，先过滤再映射
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.map(n -> n * n)
.foreach(system.out::println);
// 不推荐写法，先映射会处理更多数据
numbers.stream()
.map(n -> n * n)
.filter(n -> n % 2 == 0)
.foreach(system.out::println);在上述代码中，第一种写法先过滤出偶数，再对偶数进行平方运算，处理的数据量相对较少；而第二种写法先对所有数字进行平方运算，然后再过滤，处理的数据量更大，效率更低。
- 避免过度使用：虽然延迟加载和短路操作可以提高性能，但也不要过度使用复杂的操作链。过于复杂的操作链可能会使代码难以理解和维护，并且在某些情况下，可能会因为操作链的构建和管理开销过大，反而降低性能。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和数据特点，合理地选择和组合 stream 操作。
- 理解操作的副作用：在使用 stream 操作时，要注意某些操作可能会产生副作用。例如，在
foreach操作中修改外部变量，可能会导致不可预测的结果。因为 stream 操作是并行执行时，多个线程同时访问和修改外部变量会引发线程安全问题。所以，应该尽量避免在 stream 操作中产生副作用，保持操作的纯粹性。
list<integer> numbers = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5);
int[] sum = {0};
numbers.stream()
.foreach(n -> sum[0] += n); // 不推荐，存在副作用，并行执行时结果不准确在上述代码中，通过在foreach操作中修改sum数组，这种方式在并行 stream 中是不安全的，因为多个线程可能同时访问和修改sum数组，导致结果不准确。正确的做法是使用reduce等聚合操作来计算总和。
七、总结
java stream 的延迟加载和短路操作是其实现高效数据处理的重要特性。延迟加载通过将中间操作的执行推迟到终端操作调用时，减少了不必要的计算；短路操作则在满足特定条件时，立即终止后续操作，进一步提高了性能。这两个特性相互配合，在处理大规模数据集和复杂数据处理逻辑时，能够显著提升程序的执行效率，同时使代码更加简洁、易读。
以上就是java stream的延迟加载与短路操作详解的详细内容，更多关于java stream延迟加载与短路的资料请关注代码网其它相关文章！
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