Lambda 和 Stream 是常用业务代码知识。面试重点是能读懂筛选、转换、分组代码，并解释执行时机；不需要钻进流管道源码。
Lambda 与函数式接口
函数式接口只有一个抽象方法，Lambda 可以提供这个方法的实现。常见接口包括 Predicate、Function、Consumer、Supplier；default 和 static 方法不计入抽象方法数量。
Predicate<String> nonEmpty = text -> !text.isEmpty();Function<String, Integer> length = String::length;方法引用是 Lambda 的简洁表达。Lambda 捕获的局部变量必须是 final 或事实上不再重新赋值的变量；被引用对象的内部状态仍可能改变。
Stream 与集合有什么区别？
集合保存数据，Stream 描述数据处理管道，通常不保存另一份完整数据。管道由数据源、中间操作、终止操作构成。
List<String> result = names.stream() .filter(name -> name != null) .map(String::trim) .filter(name -> !name.isEmpty()) .distinct() .collect(Collectors.toList());这里 filter 筛选、map 转换、distinct 去重，collect 收集结果。distinct 对对象的去重依赖 equals/hashCode，错误的相等定义也会影响流处理。
常见操作
| 操作 | 作用 |
|---|---|
| filter | 保留满足条件的元素 |
| map | 一个元素转换为一个结果 |
| flatMap | 将多个子流展开成一个流 |
| sorted | 按自然顺序或 Comparator 排序 |
| collect | 收集为列表、Map 或分组结果 |
| reduce | 按规则归约，例如求和 |
| anyMatch / findFirst | 判断或查找，可以短路 |
Collectors.toMap 的 key 重复时，未提供合并规则通常会抛异常；需要明确冲突如何处理。groupingBy 则适合把同一个 key 对应的多个元素分组。
什么是惰性求值？
filter、map 等中间操作通常不会立即遍历数据，终止操作触发执行。有些终止操作会短路，处理到满足条件即可结束，因此不要把必需的业务副作用藏在 peek 等中间操作中。
Stream 一般只能消费一次，终止操作后不能再重用同一条流。需要再次处理时，从原集合创建新的流。
parallelStream 一定更快吗？
不一定。并行拆分、调度和合并结果有成本；数据量小、任务简单时可能更慢。并行处理还要求操作适合拆分，避免修改共享变量。
parallelStream 常使用公共 ForkJoinPool，不适合毫无隔离地执行大量阻塞网络调用。若需要明确的超时、线程数和下游限流，应使用专门的异步与线程池方案。
面试回答模板
Lambda 用于实现函数式接口，Stream 用声明式管道处理数据。filter、map 等是中间操作，通常惰性执行，collect、count 等终止操作触发计算。Stream 不等于集合，也不能重复消费。并行流需要考虑数据规模、共享状态和公共线程池竞争，不能直接认为并行一定更快。
自测
- map 与 flatMap 有什么区别？前者逐元素转换，后者展开子流。
- 为什么 collect 后再次操作同一条 Stream 会失败？流已经被消费。
- 并行流里向同一个 ArrayList 添加元素安全吗？普通 ArrayList 不提供并发写入保证，应使用正确的收集方式。