java stream api中间操作惰性执行，需按逻辑分层：先filter再map以减少数据量；sorted应后置或配合limit提前截断；distinct应在limit前保证全局唯一；避免在中间操作中做副作用或耗时计算。
Java Stream API 的中间操作本身不执行，只有遇到终端操作时才统一触发。组合多个中间操作的关键，不是堆砌方法，而是按数据处理逻辑分层、兼顾可读性与执行效率。
先过滤再映射，避免无效转换
filter 应尽可能靠前放置，减少后续操作的数据量。比如要从员工列表中提取高薪员工姓名，应先 filter 再 map：
- ✅ 推荐写法：list.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).map(Employee::getName).collect(...)
- ❌ 不推荐：list.stream().map(Employee::getName).filter(n -> n.length() > 2).collect(...)（所有姓名都先生成，再筛选，浪费内存和 CPU）
排序尽量后置，减少比较开销
sorted 是代价较高的操作，尤其对大集合或自定义 Comparator。若后续有 limit 或 findFirst，把 sorted 放在它们前面反而能提前截断：
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- 例如取薪资最高的前 3 名员工：stream.filter(...).sorted(comparing(Employee::getSalary).reversed()).limit(3)
- 如果先 limit 再 sorted，可能漏掉真正高薪者；但若先 sorted 再 limit，排序范围是全量数据——除非你确定数据量小或已用并行流优化
distinct 和 limit/skip 配合需注意顺序
distinct 会暂存已见元素做去重判断，影响内存占用。若目标只是“去重后的前 N 条”，应先 distinct 再 limit：
- stream.distinct().limit(10) —— 去重后取前 10 条
- stream.limit(100).distinct() —— 先取 100 条再从中去重，结果可能不足 10 条，且无法保证“全局唯一前 10”
避免在中间操作里做副作用或耗时计算
中间操作本意是声明式转换，不应包含 I/O、数据库调用或复杂业务逻辑。像 peek 可用于调试，但生产环境慎用：
- peek(System.out::println) 适合临时观察流中数据，但不可替代日志框架
- map 中若调用远程接口或解析大文件，会严重拖慢流执行，应提前预加载或改用其他模式
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