Java 8 的 stream API 和 C# 的 LINQ 哪个更慢？
理解Java 8 Stream API和C LINQ在性能上的差异，关键在于它们的底层实现机制和设计哲学。简单地说，不存在绝对的“哪个更慢”，而是取决于具体的应用场景、数据规模以及开发者如何使用它们。 但如果非要进行一个概括性的对比，可以从以下几个角度深入剖析：
1. 底层实现与抽象级别：
Java 8 Stream API： Java Streams 是一个对集合进行处理的声明式、惰性求值（lazy evaluation）的API。它的核心在于将一系列的操作（operations）链接起来，形成一个管道（pipeline）。这些操作通常是中间操作（intermediate operations）（如`filter`, `map`, `sorted`）和终端操作（terminal operations）（如`forEach`, `collect`, `reduce`）。
惰性求值： 这意味着中间操作不会立即执行，直到遇到终端操作时，整个管道才会从头到尾执行一遍。这种设计允许Java在需要时进行优化，比如并行化（通过`parallelStream()`）或者提前终止（如`anyMatch`）。
Lambda表达式： Stream API大量依赖Lambda表达式，这是一种函数式编程范式，允许将行为作为数据传递。Lambda的引入在一定程度上增加了函数调用的开销。
迭代器模型： 底层上，Stream API很多时候是基于迭代器（Iterator）模式实现的，这意味着它会逐个元素地处理，这在某些情况下可能不如直接对底层数据结构进行操作来得快。
C LINQ： LINQ（Language Integrated Query）是C中一套强大的面向对象的查询语言，它将数据查询的能力原生集成到语言中。LINQ的设计目标是将各种数据源（如集合、数据库、XML）统一化，提供一套一致的查询语法。
查询表达式与方法语法： LINQ可以通过两种方式表达：声明式的查询表达式（`from ... where ... select ...`）和方法语法（`.Where(...).Select(...)`）。虽然语法不同，但底层解析后都转化为对`IEnumerable`（或`IQueryable`）的扩展方法调用。
延迟执行（Deferred Execution）： 与Java Streams类似，LINQ查询也是延迟执行的。查询的实际执行通常发生在迭代查询结果时。这同样带来了优化的可能性。
`IEnumerable` 与 `IQueryable`： 这是LINQ的两个关键接口。
`IEnumerable`：主要用于内存中的集合（如List、Array）。其查询操作通常是逐个元素处理，类似于Java Streams的串行流。
`IQueryable`：用于可查询的数据源（如数据库）。LINQ to SQL或Entity Framework会将LINQ查询表达式翻译成底层数据源的查询语言（如SQL），然后在服务器端执行，只将最终结果拉取到客户端。这种方式通常效率极高，因为它避免了将大量数据传输到客户端进行处理。
2. 核心性能差异点分析：
对象创建与装箱/拆箱：
Java Streams 在处理基本类型（primitive types）时，虽然有`IntStream`, `LongStream`, `DoubleStream`等专门的流，但如果使用`Stream`，会涉及`Integer`对象的创建和装箱/拆箱操作，这会产生额外的开销。
C LINQ在处理值类型（value types）时，如果操作不当，也可能面临装箱/拆箱问题，尤其是在使用`IEnumerable`时，如果`T`是值类型，每次访问都可能涉及装箱。然而，C社区对此有更深入的理解，并且存在像`Span`这样的新API来缓解这个问题。
迭代器实现和开销：
Java Streams 在执行中间操作时，往往会创建新的`Stream`对象来包装上一个操作的结果，这可能导致链式调用的链条越来越长，每次操作都可能伴随一定的对象创建和方法调用开销。
C LINQ的方法调用（尤其是在方法语法中）通常更直接，虽然也有委托的传递，但整体上由于其与.NET框架的紧密集成，在处理IEnumerable时，其迭代器的开销可能相对更小一些。
并行化：
Java 8 Stream API 在并行化方面提供了显式的`parallelStream()`方法。Java的Fork/Join框架用于高效地管理并行任务。这使得在多核CPU上，Java Streams 可以展现出极佳的性能。
C LINQ虽然也支持并行化（通过PLINQ，即`AsParallel()`），但它的并行化实现通常是基于`System.Threading.Tasks`库，其并行策略和优化可能与Java的Fork/Join有所不同。在某些场景下，Java的并行策略可能更具优势。
LINQ to Objects vs. Java Streams：
当LINQ作用于内存集合（LINQ to Objects）时，它与Java Streams的串行流在概念上是相似的，都是对序列进行迭代处理。
关键区别在于LINQ to Objects的底层实现。 LINQ在处理`IEnumerable`时，其内部实现通常是高度优化的，并且可以利用C语言特性（如`yield return`）来更有效地管理迭代。
Java Streams在串行模式下，虽然也力求优化，但其抽象层次更高，引入的lambda和流的转换（如`map`操作返回一个新的流）可能带来比直接迭代C集合更多的函数调用和对象创建的开销。
LINQ to Provider vs. Java Streams：
当LINQ作用于外部数据源（如数据库，LINQ to SQL, Entity Framework）时，它的优势就显而易见了。LINQ查询会被转换为SQL语句，在数据库服务器端执行。这意味着只有查询结果会被传输到应用程序，这在处理大数据集时是绝对的性能胜利。
Java Streams 没有类似的概念。Java需要通过JDBC或其他数据库访问API来执行数据库操作，然后在Java层面使用Stream API来处理获取到的数据。在这种场景下，将LINQ与Java Streams直接比较是不公平的，因为LINQ利用了数据库的计算能力。
3. 实际场景与开发者技巧：
小数据量： 对于处理少量数据，两种API的性能差异可能微乎其微，甚至难以察觉。
大数据量（内存）：
当处理大量数据且数据已在内存中时，如果Java Streams的使用不当（例如，频繁地进行`.collect()`操作，或者使用`Stream`处理基本类型），可能比优化过的C LINQ to Objects要慢。
C LINQ to Objects在设计上考虑了对`IEnumerable`的优化，其迭代器和`yield return`的结合，使得其在纯粹的迭代处理上可能更轻量。
大数据量（外部数据源）： 如果数据源是数据库，LINQ（通过ORM）的性能将远超Java Streams，因为LINQ可以将计算推送到数据源。
并行处理： 如果需要进行大规模并行计算，Java Streams的`parallelStream()`配合Fork/Join框架，在某些场景下可能表现更优。
代码简洁性与可读性： 两者都极大地提升了代码的表达能力，使得数据处理逻辑更清晰。
总结一下，进行一个不带偏见的、更细致的对比：
在内存集合（LINQ to Objects）处理方面，C LINQ to Objects 通常会比 Java 8 Stream API（在串行模式下）表现得更轻巧、更快。 这是因为LINQ在设计上更贴近迭代器模型，并且C的语言特性（如`yield return`）使得其内部实现能够更高效地管理迭代和避免不必要的对象创建。Java Streams虽然有优化，但其抽象层次更高，引入的Lambda调用和流转换可能带来略微的额外开销。
在并行处理方面，Java 8 Stream API 和 C PLINQ 都提供了强大的并行能力。 谁更快取决于具体的并行任务、数据结构以及底层的线程管理和任务调度。Java的Fork/Join框架是一个非常成熟的并行计算框架，而C的PLINQ则依赖于.NET的Task Parallel Library。在这个层面上，性能的差异更需要基准测试来确定。
在与外部数据源（如数据库）交互时，LINQ（通过ORM）的性能是压倒性的优势。 LINQ将查询逻辑翻译成SQL，在数据库服务器端执行，避免了大量数据传输和客户端处理，这是Java Streams无法比拟的。
请注意，这种比较是基于一般性的观察。 实际的性能表现会受到多种因素的影响，包括JVM/CLR的版本、编译器优化、具体的操作类型、数据的大小和分布、以及开发者编写代码的熟练程度。对于任何特定的性能问题，最好的方法是进行实际的基准测试。
1. 底层实现与抽象级别：
Java 8 Stream API： Java Streams 是一个对集合进行处理的声明式、惰性求值（lazy evaluation）的API。它的核心在于将一系列的操作（operations）链接起来，形成一个管道（pipeline）。这些操作通常是中间操作（intermediate operations）（如`filter`, `map`, `sorted`）和终端操作（terminal operations）（如`forEach`, `collect`, `reduce`）。
惰性求值： 这意味着中间操作不会立即执行，直到遇到终端操作时，整个管道才会从头到尾执行一遍。这种设计允许Java在需要时进行优化，比如并行化（通过`parallelStream()`）或者提前终止（如`anyMatch`）。
Lambda表达式： Stream API大量依赖Lambda表达式，这是一种函数式编程范式，允许将行为作为数据传递。Lambda的引入在一定程度上增加了函数调用的开销。
迭代器模型： 底层上，Stream API很多时候是基于迭代器（Iterator）模式实现的，这意味着它会逐个元素地处理，这在某些情况下可能不如直接对底层数据结构进行操作来得快。
C LINQ： LINQ（Language Integrated Query）是C中一套强大的面向对象的查询语言，它将数据查询的能力原生集成到语言中。LINQ的设计目标是将各种数据源（如集合、数据库、XML）统一化，提供一套一致的查询语法。
查询表达式与方法语法： LINQ可以通过两种方式表达：声明式的查询表达式（`from ... where ... select ...`）和方法语法（`.Where(...).Select(...)`）。虽然语法不同，但底层解析后都转化为对`IEnumerable
延迟执行（Deferred Execution）： 与Java Streams类似，LINQ查询也是延迟执行的。查询的实际执行通常发生在迭代查询结果时。这同样带来了优化的可能性。
`IEnumerable
`IEnumerable
`IQueryable
2. 核心性能差异点分析：
对象创建与装箱/拆箱：
Java Streams 在处理基本类型（primitive types）时，虽然有`IntStream`, `LongStream`, `DoubleStream`等专门的流，但如果使用`Stream
C LINQ在处理值类型（value types）时，如果操作不当，也可能面临装箱/拆箱问题，尤其是在使用`IEnumerable
迭代器实现和开销：
Java Streams 在执行中间操作时，往往会创建新的`Stream`对象来包装上一个操作的结果，这可能导致链式调用的链条越来越长，每次操作都可能伴随一定的对象创建和方法调用开销。
C LINQ的方法调用（尤其是在方法语法中）通常更直接，虽然也有委托的传递，但整体上由于其与.NET框架的紧密集成，在处理IEnumerable时，其迭代器的开销可能相对更小一些。
并行化：
Java 8 Stream API 在并行化方面提供了显式的`parallelStream()`方法。Java的Fork/Join框架用于高效地管理并行任务。这使得在多核CPU上，Java Streams 可以展现出极佳的性能。
C LINQ虽然也支持并行化（通过PLINQ，即`AsParallel()`），但它的并行化实现通常是基于`System.Threading.Tasks`库，其并行策略和优化可能与Java的Fork/Join有所不同。在某些场景下，Java的并行策略可能更具优势。
LINQ to Objects vs. Java Streams：
当LINQ作用于内存集合（LINQ to Objects）时，它与Java Streams的串行流在概念上是相似的，都是对序列进行迭代处理。
关键区别在于LINQ to Objects的底层实现。 LINQ在处理`IEnumerable
Java Streams在串行模式下，虽然也力求优化，但其抽象层次更高，引入的lambda和流的转换（如`map`操作返回一个新的流）可能带来比直接迭代C集合更多的函数调用和对象创建的开销。
LINQ to Provider vs. Java Streams：
当LINQ作用于外部数据源（如数据库，LINQ to SQL, Entity Framework）时，它的优势就显而易见了。LINQ查询会被转换为SQL语句，在数据库服务器端执行。这意味着只有查询结果会被传输到应用程序，这在处理大数据集时是绝对的性能胜利。
Java Streams 没有类似的概念。Java需要通过JDBC或其他数据库访问API来执行数据库操作，然后在Java层面使用Stream API来处理获取到的数据。在这种场景下，将LINQ与Java Streams直接比较是不公平的，因为LINQ利用了数据库的计算能力。
3. 实际场景与开发者技巧：
小数据量： 对于处理少量数据，两种API的性能差异可能微乎其微，甚至难以察觉。
大数据量（内存）：
当处理大量数据且数据已在内存中时，如果Java Streams的使用不当（例如，频繁地进行`.collect()`操作，或者使用`Stream
C LINQ to Objects在设计上考虑了对`IEnumerable
大数据量（外部数据源）： 如果数据源是数据库，LINQ（通过ORM）的性能将远超Java Streams，因为LINQ可以将计算推送到数据源。
并行处理： 如果需要进行大规模并行计算，Java Streams的`parallelStream()`配合Fork/Join框架，在某些场景下可能表现更优。
代码简洁性与可读性： 两者都极大地提升了代码的表达能力，使得数据处理逻辑更清晰。
总结一下，进行一个不带偏见的、更细致的对比：
在内存集合（LINQ to Objects）处理方面，C LINQ to Objects 通常会比 Java 8 Stream API（在串行模式下）表现得更轻巧、更快。 这是因为LINQ在设计上更贴近迭代器模型，并且C的语言特性（如`yield return`）使得其内部实现能够更高效地管理迭代和避免不必要的对象创建。Java Streams虽然有优化，但其抽象层次更高，引入的Lambda调用和流转换可能带来略微的额外开销。
在并行处理方面，Java 8 Stream API 和 C PLINQ 都提供了强大的并行能力。 谁更快取决于具体的并行任务、数据结构以及底层的线程管理和任务调度。Java的Fork/Join框架是一个非常成熟的并行计算框架，而C的PLINQ则依赖于.NET的Task Parallel Library。在这个层面上，性能的差异更需要基准测试来确定。
在与外部数据源（如数据库）交互时，LINQ（通过ORM）的性能是压倒性的优势。 LINQ将查询逻辑翻译成SQL，在数据库服务器端执行，避免了大量数据传输和客户端处理，这是Java Streams无法比拟的。
请注意，这种比较是基于一般性的观察。 实际的性能表现会受到多种因素的影响，包括JVM/CLR的版本、编译器优化、具体的操作类型、数据的大小和分布、以及开发者编写代码的熟练程度。对于任何特定的性能问题，最好的方法是进行实际的基准测试。
网友意见
.Net 的 LINQ 的实现烂，JIT没法内联优化 LINQ 查询，CLR 速度不如 JVM 也都是事实。
你说的这仨事实为啥我一个都不知道？
至于invokedynamic又怎么黑魔法了，又怎么就一定会产生性能损失了，还有，这和stream API又有啥关系？
没记错的话，stream API用的也是SAM，而不是invokedynamic
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