面试题：Java Lambda表达式性能优化策略

策略描述：将顺序流转换为并行流，利用多核处理器并行处理数据。在并行流中，数据会被分成多个部分，每个部分由不同的线程独立处理，最后合并结果。
适用场景：当数据集非常大，并且处理操作是CPU密集型，即每个元素的处理时间相对较长，且操作可以并行化（例如元素间的处理相互独立）时，并行流能显著提升性能。比如对大量数字进行复杂的数学计算，或者对大量文件内容进行独立的文本分析等场景。
注意事项：
- 线程安全问题：如果在Lambda表达式中访问或修改共享可变状态，可能会导致线程安全问题。例如对一个共享的计数器进行自增操作，在并行流中可能会得到错误的结果。应尽量避免在Lambda中修改共享可变状态，若必须修改，可使用线程安全的数据结构，如AtomicInteger等。
- 数据划分和合并开销：对于过小的数据集，并行流的创建、数据划分以及结果合并的开销可能会超过并行处理带来的性能提升。因此要根据实际数据量进行测试和评估。
- 异常处理：在并行流中，如果某个任务抛出异常，默认情况下会终止整个流的处理，并且获取异常可能会比较复杂。可以使用try...catch块包裹并行流操作，或者使用peek方法在流操作中捕获异常。

策略描述：尽量减少不必要的中间操作。中间操作（如filter、map、flatMap等）会生成新的流，虽然这些操作很方便，但过多的中间操作会增加计算开销，包括内存使用和处理时间。应尽可能将多个过滤或映射操作合并成一个操作，避免多次遍历数据集。
适用场景：在任何大数据量集合处理场景中都适用，尤其是当多个连续的中间操作可以合并成一个逻辑时。例如，同时需要过滤掉长度小于3且首字母为小写的字符串，并将其转换为大写，可将过滤和转换操作合并。
注意事项：合并操作时要确保逻辑的正确性，避免因合并导致代码可读性下降。同时要仔细分析合并操作的逻辑复杂度，防止将简单的操作合并后增加了单个操作的处理时间，抵消了减少中间操作带来的性能提升。

策略描述：
- 选择合适的收集器：不同的收集器有不同的性能特点。例如，Collectors.toList()在收集数据到List时性能较好，但如果需要将数据收集到Set以去除重复元素，使用Collectors.toSet()会更合适。对于分组操作，Collectors.groupingBy有多种重载形式，可以根据具体需求选择最适合的方式。
- 使用Collectors.joining优化字符串拼接：当需要将流中的字符串元素拼接起来时，Collectors.joining比在map操作后逐个拼接效率更高，因为Collectors.joining采用了StringBuilder进行高效拼接。
适用场景：根据最终结果的需求选择收集器。如果需要将流中的元素收集到特定的数据结构中，如List、Set、Map等，选择对应的收集器。在字符串拼接场景中，Collectors.joining能显著提升性能。
注意事项：在使用Collectors.groupingBy进行分组时，如果分组的键是复杂对象，要确保该对象的equals和hashCode方法实现正确，否则可能会导致分组结果错误。同时，对于一些复杂的收集需求，可能需要自定义收集器，但自定义收集器需要谨慎编写，确保其正确性和性能。

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