先 filter 再 map 是核心原则，旨在避免空指针、减少无效计算并使逻辑贴近业务直觉；filter 负责筛选元素，map 负责转换元素，顺序颠倒会导致性能浪费与异常风险。
先 filter 再 map 是核心原则。不是语法限制，而是避免空指针、减少无效计算、让逻辑更贴近业务直觉的实践共识。
Filter 负责“留哪些”
它用 Predicate 判断每个元素是否保留，不改变元素本身，只缩小后续操作的数据范围。
- 写法示例：
user -> user != null && user.getAge() >= 18，显式防 null 是常见且必要的 - 多个条件别堆在一个 lambda 里，拆成链式调用更清晰，比如先
filter(Objects::nonNull)，再filter(u -> u.isActive()) - 效率敏感场景下，把开销小、命中率低的条件放前面，比如先按 ID 区间过滤，再做正则匹配
- 没接终端操作（如 collect、count），filter 不会真正执行——这是惰性求值的特点
Map 负责“怎么变”
它用 Function 对每个留下的元素做一对一转换，输出数量与输入严格一致，哪怕返回 null 也会进入结果流。
- 典型用法：提取字段（
User::getEmail）、转类型（String::toUpperCase）、数值计算（n -> n * 2） - map 里抛异常（比如空指针或格式错误）会中断整个流，所以建议前置校验，或用 Optional 包裹易错逻辑
- 别在 map 里做 IO、远程调用或修改外部状态——这违反无副作用原则，并行流下尤其危险
- 想把 List
- > 摊平成单层？用 flatMap，不是 map
组合顺序不能颠倒
把 map 放 filter 前面，容易导致两方面问题：
- 所有元素都执行 map 逻辑，包括那些本该被筛掉的——浪费 CPU，尤其当 map 含复杂计算时
- 对 null 或非法对象调用方法，直接触发 NullPointerException，而 filter 原本可以提前拦截
- 语义混乱：“先把所有人姓名取出来，再从中挑成年用户的姓名”，不如“先找出成年人，再取他们的姓名”自然
- 原始类型处理更明显：用
mapToInt()替代map()+Integer::intValue可省装箱开销，但要注意它返回 IntStream，后续不能再直接接 map
特殊结构 Map 的过滤要额外小心
对 Map 做流处理，本质是对其 entrySet() 流化，但 Collectors.toMap 默认拒绝 null 键和 null 值。
- 必须在 filter 阶段就排除 key 或 value 为 null 的 entry，否则 collect 时直接报
NullPointerException: key must not be null - 如果源 Map 可能含重复 key（比如按 value 分组后重建），默认 toMap 会抛 IllegalStateException，需指定 mergeFunction，例如
(old, new) -> old - 需要保持插入顺序？用
LinkedHashMap::new作为 mapFactory 参数传给 toMap
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