collectors.summarizinglong() 返回 longsummarystatistics 实例，封装count、sum、min、max、average五个统计量；不支持null，需预过滤；不接受longstream，须用stream配合lambda映射；空流时getaverage()返回nan，getmin()/getmax()则抛异常。
Collectors.summarizingLong() 返回什么类型
它返回的是 LongSummaryStatistics 实例，不是原始值或 Map。这个对象封装了 count、sum、min、max、average 五个统计量，所有方法都可链式调用，比如 stats.getSum()、stats.getAverage()。
常见错误是试图直接强转成 long 或 Map，结果抛出 ClassCastException；也有人误以为它支持 null 安全——其实只要流中含 null，就会在收集阶段触发 NullPointerException。
必须传入 Function 类型的映射函数
该收集器不接受原始 long 值流（如 LongStream），只适用于引用类型的流（如 Stream<user></user>），且必须通过 lambda 明确指定如何提取 long 字段。
- 正确写法：
users.stream().collect(Collectors.summarizingLong(u -> u.getId())) - 错误写法：
longs.stream().collect(Collectors.summarizingLong(x -> x))（longs是LongStream，得先转成Stream<long></long>） - 若字段可能为 null，务必提前过滤：
stream.filter(Objects::nonNull).mapToLong(...)，否则空指针发生在summarizingLong内部，堆栈不易定位
和 mapToLong + summaryStatistics() 的性能差异
两者语义接近，但底层行为不同：Collectors.summarizingLong() 是终端操作，走 collect 路径；而 mapToLong(...).summaryStatistics() 构建的是 LongStream，走专门的数值流优化路径。
你接手一个需求时，是不是经常这样："改一个小字段 → 结果把不相关的代码也改了"、"需求说得很模糊 → 做着做着发现跑偏了"、"数据库加个字段 → 上线才发现漏了数据兼容"、"做了个新功能 → 一个月后自己都忘了当时怎么设计的"、"写到一半被中断 → 再回来不知道从哪继续"；这个 Skill 就是专门解决这些问题的。 它会自动探测你的项目环境（JDK、Spring Boot、ORM、数据库、前端框架），记在
实测在大数据量（百万级）下，后者通常快 10%–15%，因为绕过了装箱/拆箱和 LongSummaryStatistics 的对象创建开销。不过如果已经处在 Stream<t></t> 流程中，强行切到 LongStream 反而增加转换成本，此时用 summarizingLong 更自然。
注意：summaryStatistics() 返回的也是 LongSummaryStatistics，类型一致，可互换使用其 getter 方法。
average() 返回 double，且可能为 NaN
当输入流为空时，getAverage() 不抛异常，而是返回 Double.NaN。这和 getMin()/getMax() 抛 NoSuchElementException 的行为不一致，容易被忽略。
- 检查空流：先用
stats.getCount() == 0判断，再决定是否调用getAverage() - 避免
NaN传播：不要直接参与后续算术运算，例如stats.getAverage() + 1会得到NaN - 格式化输出时，
String.format("%.2f", stats.getAverage())在 NaN 下输出 "NaN"，需前置处理
min/max 在空流下会抛异常，这点和 average 的静默失败形成反差，是实际调试中最常踩的坑。
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