java stream api 通过 filter、map、reduce 三步实现流式数据处理：filter 精准筛选、map 转换形态、reduce 归约结果，典型链式调用如统计十月销售总额。
Java Stream API 的流式计算天然契合 Map-Reduce 模型，它把数据处理拆解为清晰、可组合的三步：筛选（Filter）、转换（Map）、聚合（Reduce）。这种结构不是硬性流程，而是逻辑分层——你按需选用，顺序也灵活，但典型路径就是先筛再转后聚。
Filter：精准定位目标数据
Filter 是中间操作，用于保留满足条件的元素，不匹配的被丢弃。它不改变元素本身，只做“减法”。
- 写法简洁：用 Lambda 表达式或方法引用传入谓词（Predicate），例如 sales.stream().filter(s -> s.date().getMonth() == Month.OCTOBER)
- 注意惰性求值：filter 不会立刻执行，只有遇到终止操作（如 reduce、collect）时才真正触发
- 可链式叠加：比如同时过滤十月且金额大于5的记录：.filter(s -> s.date().getMonth() == Month.OCTOBER).filter(s -> s.amount() > 5)
Map：完成数据形态转换
Map 把每个元素映射为另一个值，实现“一对一”变换。它常用来提取字段、格式化、类型转换等。
- 基础 map() 返回新 Stream，类型可变：如 .map(Sale::product) 得到 String 流
- 数值计算推荐专用方法：避免装箱开销，用 mapToInt(Sale::amount) 直接生成 IntStream
- flatMap 用于“一对多”展开：比如把 List
转成所有单词组成的 Stream，适合嵌套结构扁平化
Reduce：归约为单一结果
Reduce 是终止操作，把流中所有元素通过二元操作合并成一个值，本质是累积计算。
- 三种常用重载形式：
- reduce(BinaryOperator)：返回 Optional，空流时需判空（如 .reduce(Integer::max)）
- reduce(identity, BinaryOperator)：带初始值，流为空也安全（如 .reduce(0, Integer::sum)）
- reduce(identity, BiFunction, BinaryOperator)：支持并行流的复杂归约（如字符串拼接）
- 常见用途：求和、求积、找最值、拼接字符串、构建自定义对象等
- 注意线程安全：在并行流中，使用带 combiner 的版本才能正确合并各线程结果
组合起来：一条链搞定完整逻辑
Map-Filter-Reduce 不是必须严格按此顺序，但典型业务场景（如统计某类销售额）自然形成这个链条。以十月销售总额为例：
int total = sales.stream()
.filter(s -> s.date().getMonth() == Month.OCTOBER)
.mapToInt(Sale::amount)
.sum();
这行代码背后是：构造流 → 筛出十月记录 → 提取金额为 int 流 → 累加得总数。每一步语义明确，无临时变量，也无需手动循环。
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