優化 Java 中大型資料集的 Stream API 使用

大家好，

我想為那些使用 Stream API 在 Java 中處理大型資料集的人分享一個快速最佳化技巧。我最近在我的一個專案中遇到了效能瓶頸，發現使用parallelStream() 產生了顯著的差異。

這是一個基本範例：

`**列表資料 = getLargeDataSet();

// 之前：普通流
列出filteredData = data.stream()
.filter(s -> s.contains("關鍵字"))
.collect(Collectors.toList());

// 之後：並行流可在大型資料集上獲得更好的效能
列表filteredData = data.parallelStream()
.filter(s -> s.contains("關鍵字"))
.collect(Collectors.toList());**`

切換到parallelStream()，在多核心處理器上過濾大型資料集的處理時間顯著減少。但是，在考慮線程安全的情況下或處理較小的資料集時使用parallelStream() 時要小心，因為開銷可能不會總是證明效能增益是合理的。

我很想聽聽您在使用 Java Streams 時的想法或其他最佳化建議！

乾杯！

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