이 기사에서는 효율적인 데이터 처리를위한 Java 스트림을 설명합니다. 스트림 생성, 중간/터미널 작업, 병렬 스트림 및 일반적인 함정을 포함합니다. 효율적인 스트림 사용은 운영 및 judiciou를 최적화하여 성능을 향상시킵니다.
Java 스트림은 데이터 수집을 처리하는 선언적이고 효율적인 방법을 제공합니다. 그들은 내부 최적화 및 병렬 처리 기능을 활용하여 기존의 명령 루프에 비해 성능을 크게 향상시킵니다. 핵심은 핵심 개념을 이해하고 특정 요구에 대한 올바른 스트림 작업을 선택하는 것입니다.
Java 스트림을 효과적으로 활용하는 방법에 대한 분석은 다음과 같습니다.
Stream.of()
메소드는 개별 요소에서 스트림을 작성하는 데 유용한 반면 Arrays.stream()
배열을 스트림으로 변환합니다. 컬렉션의 경우 stream()
메소드를 직접 호출 할 수 있습니다.map
, filter
, sorted
, distinct
, limit
및 skip
포함됩니다. map
각 요소에 함수를 적용하고, filter
술어를 만족시키는 요소를 유지하고, 스트림을 sorted
, distinct
제거를 제거하고, 제한 요소 수를 limit
, 지정된 요소 수를 skip
합니다. 이러한 작업은 처리 파이프 라인을 구축하기 위해 함께 연결되어 있습니다.collect
, forEach
, reduce
, min
, max
, count
, anyMatch
, allMatch
및 noneMatch
가 있습니다. 결과를 컬렉션으로 collect
, forEach
각 요소에 대한 작업을 수행하고 요소를 단일 결과로 reduce
하고 다른 요소를 집계 작업 또는 검사를 수행합니다.stream()
대신 parallelStream()
()을 호출하기 만하면됩니다. 그러나 잠재적 인 오버 헤드를 염두에두고 작업이 스레드 안전인지 확인하십시오. 모든 운영이 병렬화의 혜택은 아닙니다. 일부는 동시에 더 나빠질 수도 있습니다.예 : 숫자 목록이 있고 10보다 큰 짝수의 사각형의 합을 찾고 싶다고 가정 해 봅시다.
<code class="java">List<integer> numbers = Arrays.asList(5, 12, 8, 15, 20, 11, 2); int sum = numbers.stream() .filter(n -> n > 10) .filter(n -> n % 2 == 0) .map(n -> n * n) .reduce(0, Integer::sum); System.out.println(sum); // Output: 544 (12*12 20*20)</integer></code>
Java 스트림은 상당한 이점을 제공하지만 몇 가지 함정은 비효율적이거나 잘못된 코드로 이어질 수 있습니다.
spliterators
사용하는 것을 고려하십시오.try-catch
블록 또는 mapException
과 같은 방법을 사용하여 잠재적 예외를 명시 적으로 처리해야합니다.스트림을 사용하면 특히 데이터 집약적 인 작업을 위해 Java 코드의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.
reduce
집계 계산을 위해 루핑보다 효율적 일 수 있습니다.IntStream
, LongStream
및 DoubleStream
과 같은 특수 스트림 유형을 사용하십시오.distinct
작업에 HashSet
사용하는 것은 일반적으로 LinkedHashSet
사용하는 것보다 빠릅니다.Java 스트림으로 깨끗하고 유지 관리 가능한 코드를 작성하면 몇 가지 주요 관행이 포함됩니다.
Collectors.toList()
와 같은 정적 메소드 가져 오기를 사용하여 코드 활력을 줄입니다.이러한 모범 사례를 준수함으로써 스트림의 힘을 효과적으로 활용하는 깨끗하고 효율적이며 유지 관리 가능한 Java 코드를 작성할 수 있습니다.
위 내용은 효율적인 데이터 처리를 위해 Java 스트림을 어떻게 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!