题目
使用Stream API和Optional优化订单数据处理
信息
- 类型：问答
- 难度：⭐⭐
考点
Stream API操作,Optional使用,Lambda表达式,集合处理
快速回答
核心解决方案：
- 使用
filter过滤有效订单 - 通过
collect和groupingBy按客户分组 - 用
summingDouble计算订单总额 - 结合
max和Comparator找最高金额 - 使用
Optional安全处理空值
问题场景
给定订单列表List<Order> orders，其中Order类包含：customerId（可能为null）、amount（订单金额）、valid（订单有效性）。要求：统计每个有效客户的总订单金额，并返回金额最高的客户ID（需处理空值情况）。
原理说明
- Stream API：提供声明式数据处理，内部迭代提升可读性和并行能力
- Optional：安全处理null值，避免
NullPointerException - Lambda表达式：简化函数式接口实现（如
Comparator）
代码实现
public Optional<String> findTopCustomer(List<Order> orders) {
Map<String, Double> customerTotal = orders.stream()
.filter(Order::isValid) // 过滤有效订单
.filter(o -> o.getCustomerId() != null) // 过滤无客户订单
.collect(Collectors.groupingBy(
Order::getCustomerId,
Collectors.summingDouble(Order::getAmount)
));
return customerTotal.entrySet().stream()
.max(Map.Entry.comparingByValue()) // 按值排序取最大值
.map(Map.Entry::getKey); // 提取客户ID
}关键步骤解析
- 过滤阶段：
filter(Order::isValid)移除无效订单filter(o -> o.getCustomerId() != null)排除无主订单 - 分组聚合：
groupingBy(Order::getCustomerId, summingDouble(Order::getAmount))
按客户ID分组并累加金额 - 查找最大值：
max(Map.Entry.comparingByValue())使用内置比较器map(Map.Entry::getKey)转换结果为Optional<String>
最佳实践
- 始终用
filter前置空值检查，而非在Lambda中抛异常 - 优先使用
Comparator静态方法（如comparingByValue） - 返回
Optional强制调用方处理空值情况 - 对于金额计算，使用
summingDouble避免精度损失
常见错误
| 错误写法 | 问题 | 修正方案 |
|---|---|---|
.max((e1,e2) -> e1.getValue() > e2.getValue()) | 比较器不符合Comparator契约 | 使用Comparator.comparingDouble(Map.Entry::getValue) |
.findFirst().get().getKey() | 未处理空集合导致NoSuchElementException | 用orElse(null)或保持Optional |
忽略customerId为null的订单 | 可能引发NullPointerException | 前置filter过滤 |
扩展知识
- 并行流优化：大数据集可添加
.parallel()（需确保无状态操作） - 空集合处理：
orElse()/orElseGet()提供默认值orElseThrow()定制异常 - 下游收集器：
Collectors.toMap()自定义键值转换Collectors.collectingAndThen()后置处理 - 性能考量：小数据集用串行流，避免并行开销
