Java Stream API 自Java 8推出以来，凭借其声明式编程风格和链式操作，成为处理集合数据的利器。但流式操作中的隐藏陷阱却可能让开发者掉进深坑。本文将结合真实业务场景，通过正反例代码对比，揭示Stream开发中最致命的5个雷区。

雷区1：在并行流中操作非线程安全容器

反例代码：

List<Integer> unsafeList = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 1000).parallel()
         .forEach(unsafeList::add); // 并行写入ArrayList，必抛异常！

问题分析：
ArrayList作为非线程安全容器，在并行流中多线程并发add()时会发生数据竞争，导致
ArrayIndexOutOfBoundsException或数据丢失。

正例方案：

List<Integer> safeList = IntStream.range(0, 1000)
                        .parallel()
                        .boxed()
                        .collect(Collectors.toList()); // 使用线程安全收集器

场景延伸：
当需要收集到自定义集合时，可使用Collectors.toCollection(
ConcurrentLinkedDeque::new)指定线程安全容器。

雷区2：在流操作中修改外部状态

反例代码：

AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
List<String> data = Arrays.asList("A", "B", "C");

data.stream()
    .filter(s -> {
        counter.incrementAndGet(); // 副作用操作！
        return s.startsWith("A");
    }).count();

问题分析：
filter()中执行副作用操作（修改外部变量）会导致：

• 并行流中线程安全问题
• 无法通过代码直观判断最终counter值（可能受短路操作影响）

正例方案：

long validCount = data.stream()
                     .filter(s -> s.startsWith("A"))
                     .count(); // 无副作用统计

// 必须修改外部状态时，使用显式同步控制
synchronized(this) {
    counter.addAndGet(validCount);
}

雷区3：无限流未正确终止导致死循环

反例代码：

Stream.generate(() -> "data")
      .forEach(System.out::println); // 无限输出直到内存溢出

问题分析：
未使用limit()或短路操作终止的无限流（如generate/iterate）会持续消耗资源，导致生产事故。

正例方案：

// 限制数量
Stream.generate(() -> "data")
      .limit(100)
      .collect(Collectors.toList());

// 使用条件终止（Java 9+）
Stream.iterate(1, n -> n < 1000, n -> n+1) // 第三个参数为条件判断
     .forEach(...);

雷区4：误用短路操作引发逻辑漏洞

反例代码：

List<String> logs = Arrays.asList("ERROR: DB", "INFO: OK", "ERROR: IO");
boolean hasError = logs.stream()
                       .filter(s -> s.startsWith("ERROR"))
                       .peek(s -> sendAlert()) // 误以为所有错误都会触发
                       .count() > 0;

问题分析：
当后续加入findFirst()等短路操作时，peek()可能不会执行全部元素，导致漏发报警。

正例方案：

// 明确区分处理逻辑
List<String> errors = logs.stream()
                         .filter(s -> s.startsWith("ERROR"))
                         .collect(Collectors.toList());

if (!errors.isEmpty()) {
    errors.forEach(this::sendAlert);
}

雷区5：忘记关闭IO相关流导致资源泄漏

反例代码：

Files.lines(Paths.get("data.txt")) // 未显式关闭！
     .forEach(System.out::println);

问题分析：
Files.lines()返回的流背后持有文件资源，必须显式关闭（try-with-resources）。

正例方案：

try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
    lines.filter(...)
         .forEach(...);
} // 自动关闭资源

总结：流式编程的黄金法则

1. 无状态：避免在操作中修改外部状态
2. 无干扰：流数据源在操作过程中不可变
3. 明确终止：无限流必须有限制条件
4. 资源管控：IO流必须通过try-with-resources管理
5. 线程安全：并行流中必须使用线程安全组件

掌握这些核心要点，你的Stream代码将同时具备高可读性和高可靠性。转发收藏本文，让团队远离Stream深坑！

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