面试题：Java Stream多方法组合下的性能优化与顺序调整

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class Employee {
    private String name;
    private int age;
    private double salary;

    public Employee(String name, int age, double salary) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public double getSalary() {
        return salary;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employees = new ArrayList<>();
        // 假设这里添加了大量员工对象
        employees.add(new Employee("Alice", 35, 5000.0));
        employees.add(new Employee("Bob", 28, 4500.0));
        employees.add(new Employee("Charlie", 32, 5500.0));
        employees.add(new Employee("David", 38, 6000.0));
        employees.add(new Employee("Eve", 31, 5200.0));

        List<String> top3Names = employees.stream()
               .filter(employee -> employee.getAge() > 30)
               .sorted(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary).reversed())
               .limit(3)
               .map(Employee::getName)
               .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(top3Names);
    }
}

性能优化分析

提前截断流操作：在这个场景中，limit(3)操作就是提前截断流的操作。因为我们只需要工资最高的前3名员工，所以在排序后尽早使用limit(3)可以避免对剩余元素进行不必要的处理。如果先进行map操作，将员工对象转换为名字字符串后再进行limit，那么就无法利用提前截断流的优化，因为map操作会对整个流进行遍历。所以应该先进行过滤、排序，然后尽早使用limit，最后再进行map操作。这样在limit截断流后，map操作只需要处理前3个元素，而不是处理所有年龄大于30岁的员工。
减少中间操作：尽量减少中间操作的数量，虽然这里的操作已经比较精简，但如果在复杂场景中有一些不必要的中间操作，应考虑去除。例如，如果在过滤和排序之间有一些不必要的映射操作，可以考虑将其合并或去除，以减少流遍历的次数。
并行流的使用：如果员工数量非常大，可以考虑使用并行流employees.parallelStream()来利用多核CPU的优势提高处理速度。但要注意，并行流可能会带来线程安全和资源竞争等问题，并且在数据量较小的情况下，并行流的开销可能会大于其带来的性能提升。

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面试题：Java Stream多方法组合下的性能优化与顺序调整

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面试题答案

性能优化分析