Java函数式编程：如何使用Stream API来提高代码效率？

Java 8 引入了函数式编程范式，一大亮点就是 Stream API。Stream API 是一种基于流的编程模式，在处理集合等数据源时能够提高代码的简洁性和执行效率。本文将会介绍 Stream API 如何提高代码效率，以及在具体项目中怎样使用。

## 如何用 Stream API 提高代码效率？

使用 Stream API 能够提供代码效率的两个基本手段是「延迟」和「并行化约束」

### 延迟

延迟是指对于任意一个 Stream 操作，延迟执行，直到真正需要结果。这给 Stream API 带来了很大的灵活性和性能优化机会。尤其是使用在海量数据处理时，延迟可以让大量的中间操作只在处理路径上执行一次，减小不必要的计算，提高效率。

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
Stream<String> stream = list.stream().map(s -> {
    System.out.println("Map: " + s);
    return s.toUpperCase();
});
stream.filter(s -> {
    System.out.println("Filter: " + s);
    return s.startsWith("A");
}).forEach(System.out::println);

在上述例子中，Stream 的两个中间操作 map 和 filter 都在执行 forEach 之前进行。运行后输出的结果如下：

Map: a
Map: b
Map: c
Map: d
Map: e
Filter: A

从结果可以看出，map 和 filter 两个中间操作都执行在最后的 forEach 操作前。这就是 Stream API 的延迟模式。

### 并行化约束

并行化约束的原意是针对什么样的操作使用多线程运行模式。并行化约束分为两类：操作级的约束和数据级的约束。在序列化模式下，所有操作都是同步的，而在并行模式中，所有操作都必须能够并行化，并且必须线程安全。

在 Stream API 中，并行操作可以通过前缀 parallel() 来实现。

## 如何使用 Stream API？

使用 Stream API 的核心流程大致可以分为三部分：

1. 对数据源进行对应数量的 filter、distinct 和 map 等中间操作。每个中间操作都不会进行计算，只建立对后面的终止操作的处理路径。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream()
    .filter(i -> i > 3)
    .distinct()
    .map(i -> i * 2);

2. 使用终止操作处理流中的对象

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream()
    .filter(i -> i > 3)
    .distinct()
    .map(i -> i * 2)
    .forEach(System.out::println);

结果将会输出： 8 10 12 14 16 18 20

除了 forEach，Stream API 还提供了各种类型的终止操作，如：reduce、collect、max、min等。

3. 并行流操作

Stream API 还提供了 parallel 和 parallelStream 方法来实现并行流操作：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.parallelStream()
    .filter(i -> i > 3)
    .distinct()
    .map(i -> i * 2)
    .forEach(System.out::println);

一般来说，当数据源规模较大时，使用并行流才能获得较好的效率提升。

## 总结

Stream API 为 Java 8 增添了一个强大的处理数据源的工具，使用 Stream API 能够简洁高效地处理数据集合。其中，Stream API 中延迟模式和并行化约束机制是提高代码效率的关键因素。在实际开发中，我们应该尽量重用 Stream 对象，以减少计算时的中间生成对象和循环迭代过程。如果要使用并行处理，还需要选择合适的数据结构和协调计算任务的方式，以获取最优的效率提升。