효율적인 데이터 처리를 위해 Java 스트림을 어떻게 사용합니까?-java지도 시간-php.cn

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.

효율적인 데이터 처리를 위해 Java 스트림을 어떻게 사용합니까?

효율적인 데이터 처리를 위해 Java 스트림을 사용하는 방법

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.

스트림 생성 : 컬렉션 (목록, 세트 등), 배열 및 I/O 리소스를 포함한 다양한 소스에서 스트림을 만들 수 있습니다. Stream.of() 메소드는 개별 요소에서 스트림을 작성하는 데 유용한 반면 Arrays.stream() 배열을 스트림으로 변환합니다. 컬렉션의 경우 stream() 메소드를 직접 호출 할 수 있습니다.
중간 작업 : 이러한 작업은 최종 결과를 생성하지 않고 스트림을 변환합니다. 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.
터미널 작업 : 이 작업은 스트림을 소비하고 결과를 생성합니다. 예로는 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.
병렬 스트림 : 대형 데이터 세트의 경우 병렬 스트림을 사용하면 처리 속도가 크게 높아질 수 있습니다. 컬렉션에서 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>

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Java 스트림을 사용할 때 피할 수있는 일반적인 함정

Java 스트림은 상당한 이점을 제공하지만 몇 가지 함정은 비효율적이거나 잘못된 코드로 이어질 수 있습니다.

중간 작업의 과도한 사용 : 중간 작업의 과도한 체인은 특히 대형 데이터 세트에서 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 불필요한 변환을 최소화하기 위해 체인을 최적화하십시오.
상태의 운영 무시 : 스트림 내에서 상태가 많은 작업을 사용할 때는 예상치 못한 결과 또는 병렬 스트림에서 동시성 문제로 이어질 수 있으므로 조심해야합니다. 상태의 운영은 처리 중 내부 상태를 유지하며, 이는 병렬 환경에서 문제가 될 수 있습니다.
병렬 스트림의 잘못된 사용 : 병렬 스트림은 성능을 향상시킬 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 그들은 오버 헤드를 소개하고 부적절한 사용으로 인해 처리가 느려질 수도 있습니다. 작업이 병렬화에 적합하고 데이터 경합이 최소화되어 있는지 확인하십시오. 병렬화에 대한 더 미세한 제어를 위해 spliterators 사용하는 것을 고려하십시오.
불필요한 객체 생성 : 스트림은 신중하게 사용하지 않으면 많은 중간 객체를 생성 할 수 있습니다. 객체 생성 비용을 염두에두고 효율적인 데이터 구조를 사용하고 불필요한 변환을 피함으로써 최소화하십시오.
예외 처리 무시 : 스트림은 중간 작업 내에서 예외를 자동으로 처리하지 않습니다. try-catch 블록 또는 mapException 과 같은 방법을 사용하여 잠재적 예외를 명시 적으로 처리해야합니다.
Lambda 표현 내의 변이 가능한 상태 : 스트림에 사용 된 Lambda 표현 내에서 외부 변수를 수정하지 않으십시오. 이로 인해 레이스 조건과 예측할 수없는 결과는 병렬 스트림으로 이어질 수 있습니다.

스트림을 효과적으로 사용하여 Java 코드의 성능을 향상시키는 방법

스트림을 사용하면 특히 데이터 집약적 인 작업을 위해 Java 코드의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

올바른 작업 선택 : 특정 작업에 대해 가장 효율적인 스트림 작업을 선택하십시오. 예를 들어, reduce 집계 계산을 위해 루핑보다 효율적 일 수 있습니다.
중간 작업 최적화 : 중간 작업 수를 최소화하고 불필요한 변환을 피하십시오. 가능할 때마다 여러 작업을 단일 작업에 결합하는 것을 고려하십시오.
병렬 스트림을 신중하게 사용하십시오. 병렬화의 오버 헤드가 성능 이득보다 더 큰 대형 데이터 세트의 평행 스트림을 활용하십시오. 병렬화가 실제로 성능을 향상시키는 지 확인하기 위해 코드를 프로필하십시오.
불필요한 권투 및 Unboxing을 피하십시오. 원시 유형으로 작업 할 때는 Autoboxing 및 Unboxing의 오버 헤드를 피하기 위해 IntStream , LongStream 및 DoubleStream 과 같은 특수 스트림 유형을 사용하십시오.
적절한 데이터 구조 사용 : 수행중인 작업에 최적화 된 데이터 구조를 선택하십시오. 예를 들어, distinct 작업에 HashSet 사용하는 것은 일반적으로 LinkedHashSet 사용하는 것보다 빠릅니다.
프로파일 및 벤치마킹 코드 : 프로파일 링 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별하고 다양한 최적화 전략의 영향을 측정합니다. 이를 통해 노력이 가장 큰 성능 개선을 제공하는 영역에 중점을 둡니다.

Java 스트림을 사용하여 깨끗하고 유지 관리 가능한 코드 작성을위한 모범 사례

Java 스트림으로 깨끗하고 유지 관리 가능한 코드를 작성하면 몇 가지 주요 관행이 포함됩니다.

스트림을 짧고 집중적으로 유지하십시오 : 지나치게 길거나 복잡한 스트림 파이프 라인을 피하십시오. 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 스트림으로 분류하십시오.
의미있는 변수 이름 사용 : 가독성과 이해를 향상시키기 위해 변수 및 중간 결과에 대한 설명 이름을 선택하십시오.
필요한 경우 주석 추가 : 코드 유지 가능성을 향상시키기 위해 복잡한 스트림 작업의 목적과 논리를 설명하십시오.
일관된 서식을 따르십시오 : 코드 가독성을 향상시키기 위해 일관된 압입 및 간격을 유지하십시오.
정적 가져 오기 : Collectors.toList() 와 같은 정적 메소드 가져 오기를 사용하여 코드 활력을 줄입니다.
기능적 프로그래밍 스타일을 선호합니다 : Lambda 표현식 및 메소드 참조를 사용하여 스트림 작업을 간결하고 읽을 수 있도록합니다. Lambda 표현 내에서 돌연변이 상태를 피하십시오.
철저히 테스트 : 유닛 테스트를 작성하여 스트림 작업의 정확성을 확인하고 다른 조건에서 예상대로 작동하는지 확인하십시오.