请说明 Java 8 的 Stream API 和 Lambda 表达式解决什么问题，以及在实际项目中如何借助它们简化集合遍历、过滤、映射和聚合等操作，并兼顾可读性与性能？
考察说明
考查对 Java 8 函数式编程核心特性的理解，以及在实际集合处理场景中的合理应用能力。
回答思路
- 【回答框架 1】Lambda 表达式本质是匿名函数的简洁表示，用于实现函数式接口（只有一个抽象方法的接口，如 Predicate、Function、Consumer、Supplier）。它让代码更紧凑，例如用 (x -> x > 5) 替代匿名内部类。
- 【回答框架 2】Stream API 是对集合操作的抽象，支持声明式流水线处理。数据流经过中间操作（如 filter、map、sorted、distinct）和终端操作（如 collect、forEach、reduce），实现过滤、映射、聚合等。Stream 不存储数据，可以串行或并行执行。
- 【回答框架 3】在项目中的典型应用是简化集合操作：比如用 filter 和 collect 代替 for 循环加 if 判断；用 map 和 collect 把对象列表转成属性列表；用 groupingBy 实现分组；用 reduce 实现求和。这些都使代码更简洁、可读性更高。
- 【回答框架 4】性能需区分情况：串行 Stream 在多数场景下与外部迭代性能相当；并行流（parallelStream）利用多核可能提升吞吐，但并非总是更快，需考虑数据大小、操作开销、线程切换成本和并发安全问题。
- 【回答框架 5】应用时需注意：Stream 是惰性求值，中间操作只在终端操作时执行；大部分 Stream 操作是无状态的（如 filter），但如 sorted、distinct 是有状态的，会缓存元素；并行流使用共享的 ForkJoinPool，可能影响其他任务，需合理控制。
- 【关键点 1】Lambda 必须配合函数式接口使用，函数式接口只能有一个抽象方法。
- 【关键点 2】Stream 操作分为中间操作和终端操作，中间操作惰性执行，终端操作触发实际计算。
- 【关键点 3】通过 filter、map、collect 等操作能显著简化集合过滤、遍历、映射和聚合的代码。
- 【关键点 4】并行流并非绝对高效，需权衡数据规模和任务特性。
- 【关键点 5】使用 Stream 后要确保代码可读性优于或等于传统循环。
- 【易错点 1】误区：认为 Stream 和 Lambda 一定更高效，实际串行 Stream 不一定比 for 循环快。
- 【易错点 2】风险：在并行流中修改共享可变状态可能导致线程安全问题。
- 【易错点 3】注意：Stream 不能重复使用，每次操作会生成新 Stream。