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我最近开始从事一个项目,他们鼓励使用流 lambda 等编写代码。基本上,函数式编程方法。虽然我发现流很有吸引力,但我对它们有一些疑问。它们如下。
性能 - 串行流真的比相应的集合更快、更具可扩展性吗?或者流是否更可取,因为有一天我们可能会使用stream().parallel()版本?
内存使用 - 考虑到像collect(toList())这样的终端操作通常会创建一个新对象,流是否会成为堆内存的负担?
垃圾回收 (GC) - 流比集合对 GC 更友好吗?
编程范式 - 我个人认为将函数式编程风格与 OOP 混合会导致问题。
调试 - 我个人用笔和纸调试我的代码,而不是使用调试器(有些人可能更喜欢)。流在调试方面有多好?
操作复杂性 - 在编写日常代码(过滤分组收集映射)时,流是小菜一碟,但我发现当我必须编写复杂的逻辑时,我最终会求助于基于旧集合的方法,因为它更容易调整。只有我一个人这样做吗?
我知道我在这里问了多个问题,但实际上它们是标题中提到的同一问题的 6 个部分。希望对每个子问题至少有一个类似总结的答案。如果有人还可以添加一个链接来深入研究所有这些内容,那将会很有帮助。
干杯!!
最佳答案
Performance - are serial streams really faster and more scalable than corresponding collections?
没有。至少,对于当前的 Stream 实现来说,平均而言不是这样。
Or are streams only preferable because someday we might use the
stream().parallel()
version?
可能是的。然而,对于许多用例,使用parallel()的开销超过了可能的加速。
Memory usage - are streams a burden on the heap memory given that the terminal operations like collect(toList()) usually create a new object?
据我所知,不会。内存使用量通常不会减少。
Garbage collection (GC) - are streams more GC friendly than collections?
据我所知,没有。
Programming paradigm - I personally think mixing the functional programming style with OOPs is kind of gonna result in issues.
这是你的意见。
如果您坚持让流操作没有副作用,就不会有任何问题。
Debugging - I personally debug my code by pen and paper rather than using a debugger (which some people might prefer). How good are streams when it comes to debugging?
这是一个见仁见智的问题。我个人认为这对于调试来说没有什么区别。
Operations Complexity - when it comes to writing everyday code (filtering grouping collecting mapping) streams are a cakewalk, but I find that when I have to write complex logic I end up resorting to the old collection based approach as it is more tweakable. Am I the only one doing this?
你不是唯一一个。另一方面,很多人使用比简单的过滤、分组、收集和映射更复杂的事情。您使用流越多,您就越能发现其他用例。但另一方面是,有些人似乎想用流做一些他们可能不应该做的事情。
I recently started working on a project where they encourage writing code with streams lambdas and such.
这是你和团队其他成员之间的事。我认为我/我们无权参与您的项目团队对此的辩论。
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