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Stream 正确用法 — collect/map/filter 主线、peek 不做副作用、parallelStream 慎用、toMap 处理重复 key。Use when 写 Stream 链 / 把循环改成 Stream / toMap 抛异常时。

stream 流collect map filterpeek 副作用parallelstream 并行流collectors.tomapduplicate key重复 key

paths

*.java

Java · Stream API 用法

本条只管「Stream 链怎么写对」。选哪个集合实现见 collection-choice.md；只读结果集见 immutable-collections.md。

规则

要点	规则
转换 / 过滤 / 收集	用 `map` / `filter` / `collect`，中间操作要无副作用
`peek`	只用于调试观察，禁在 peek 里改状态 / 写库
`parallelStream`	默认串行；只在大数据量 + 无共享可变状态 + 无顺序依赖时才用
`Collectors.toMap`	必须预判重复 key：传第三个 merge 参数，否则重复 key 抛 `IllegalStateException`

正例

// ✅ 主线用 map/filter/collect，纯函数无副作用
List<String> names = users.stream()
        .filter(u -> u.isActive())
        .map(User::getName)
        .collect(Collectors.toList());

// ✅ toMap 带 merge 函数，重复 key 时保留后者
Map<Long, User> byId = users.stream()
        .collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u, (a, b) -> b));

反例

// ❌ peek 里做副作用：终端操作缺省时整链不执行，行为不可预测
users.stream().peek(u -> save(u)).collect(Collectors.toList());

// ❌ toMap 不给 merge 函数：出现重复 id 直接抛 IllegalStateException
Map<Long, User> byId = users.stream()
        .collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u));

// ❌ 小集合上 parallelStream，且累加到共享 list —— 线程不安全且更慢
List<String> out = new ArrayList<>();
users.parallelStream().forEach(u -> out.add(u.getName()));

理由：Stream 中间操作是惰性的，副作用塞进 peek/map 会因终端操作缺失而不执行；parallelStream 共享公共 ForkJoinPool，小数据量调度开销反而更高，写共享可变状态还会数据竞争。

自检

[ ] 中间操作（map/filter）是纯函数，没有写库 / 改外部变量？
[ ] 没有用 peek 做副作用，只用于调试？
[ ] Collectors.toMap 都带了第三个 merge 参数处理重复 key？
[ ] 用 parallelStream 前确认数据量大、无共享可变状态、无顺序依赖？

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