Stream API를 사용할 때의 성능 고려사항에 대해 말해보세요.

[linirini]

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[linirini]

스트림은 최종 연산이 호출될 때까지 실제로 연산이 수행되지 않는 특성 덕분에 최적화 효과를 얻을 수 있다.

• 쇼트 서킷 : 논리연산자 AND, OR 을 나타내기 위해 부호 &&, || 을 사용하는 것을 의미한다.
• 루프 퓨전 : 파이프라인에서 연속적으로 체이닝된 복수의 스트림 연산을 하나의 연산 과정으로 병합시키는 것을 뜻한다. 이를 통해 개별 스트림 요소에 접근하는 횟수를 최소화한다.

병렬 스트림을 제공하기 때문에 큰 데이터 셋 처리를 병렬로 수행하여 성능을 향상시킬 수 있다.

다만, 스트림에 전달되는/최종 연산에서 저장하는 데이터 소스가 클수록, 중간 연산이 누적될수록(특히 flatMap과 같은 중첩 스트림을 평탄화하는 연산) 메모리 소비가 커지는 점을 유의해야 한다.

[Chocochip101]

• Boxing, Unboxing 종류: Wrapper Type, Primitive Type에 따라 성능이 달라진다.
• 연산의 종류: 내부 연산의 복잡도에 따라 for-loop와 성능 차이가 존재한다.
• short-circuit: findFirst(), findAny(), allMatch(), anyMatch(), noneMatch()와 같은 단축 연산은 조건이 만족되는 순간 즉시 파이프라인 처리를 종료한다. 이를 적절히 활용하면 성능을 향상시킬 수 있다.
• 병렬 처리 여부: parallelStream()을 사용하면 병렬 처리가 가능하지만, 항상 성능이 향상되는 것은 아니다. 병렬 스트림은 병렬 처리의 오버헤드가 있기 때문에, 데이터 크기가 작거나 간단한 연산에서는 오히려 성능이 저하될 수 있다.