在 Java 中，遍历对象的方式主要取决于对象的类型和数据结构。以下是几种常见的遍历方式，以及它们的效率比较：
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普通的 for 循环：
- 效率：高。使用普通的 for 循环可以直接根据索引来访问元素，适用于数组和实现了
RandomAccess接口的列表，例如ArrayList。 - 适用对象： 数组、
ArrayList等支持随机访问的列表。
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素到 list 中 for (int i = 0; i < list.size(); i++) {String element = list.get(i);// 处理元素 } - 效率：高。使用普通的 for 循环可以直接根据索引来访问元素，适用于数组和实现了
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增强型 for 循环（foreach 循环）：
- 效率：一般。增强型 for 循环适用于所有实现了
Iterable接口的集合类，它会通过迭代器（iterator）遍历集合元素。 - 适用对象： 所有实现了
Iterable接口的集合类。
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素到 list 中 for (String element : list) {// 处理元素 } - 效率：一般。增强型 for 循环适用于所有实现了
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迭代器（Iterator）：
- 效率：一般。使用
Iterator显式地控制遍历过程，适合所有实现了Iterable接口的集合类。 - 适用对象： 所有实现了
Iterable接口的集合类。
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素到 list 中 Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) {String element = iterator.next();// 处理元素 } - 效率：一般。使用
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Java 8 中的 Stream API：
- 效率：高（对于并行流，效率更高）。Stream API 提供了丰富的函数式操作，可以处理大量数据，并支持并行处理。
- 适用对象： 所有实现了
Iterable接口的集合类。
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素到 list 中 list.stream().forEach(element -> {// 处理元素 }); -
Java 8 中的并行流：
- 效率：非常高。对于大数据集合，在多核处理器上并行处理能显著提高性能。
- 适用对象： 所有实现了
Iterable接口的集合类。
ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); // 添加元素到 list 中 list.parallelStream().forEach(element -> {// 处理元素 });
综上所述，选择合适的遍历方式应该基于具体的数据结构和操作需求。对于小型数据集合，普通的 for 循环可能是最高效的选择；对于大数据集合或需要并行处理的情况，使用 Stream API 或并行流则更合适。
上述内容我是从ai里面查出来的，但是我头铁我不信，我要自己试试，然后我开始了尝试。
import com.test.testmq.service.TestService;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;import javax.annotation.Resource;@Controller
public class TestController {@ResourceTestService testService;@RequestMapping("/helloword")@ResponseBodypublic String hello() {return "Hello Word";}@RequestMapping("/testinsert")@ResponseBodypublic String testinsert() {testService.testinsert();return "Hello Word";}@RequestMapping("/testfor")@ResponseBodypublic String testfor() {testService.testfor();return "Hello Word";}@RequestMapping("/testforeach")@ResponseBodypublic String testforeach() {testService.testforeach();return "Hello Word";}@RequestMapping("/testIterator")@ResponseBodypublic String testIterator() {testService.testIterator();return "Hello Word";}@RequestMapping("/testStream")@ResponseBodypublic String testStream() {testService.testStream();return "Hello Word";}@RequestMapping("/testparallelStream")@ResponseBodypublic String testparallelStream() {testService.testparallelStream();return "Hello Word";}}
这是对应的controller层
public interface TestService {public void testfor();public void testinsert();public void testforeach();public void testIterator();public void testStream();public void testparallelStream();}这是service层
import com.test.testmq.entity.LeaderList;
import com.test.testmq.mapper.TestMapper;
import com.test.testmq.service.TestService;
import lombok.extern.log4j.Log4j;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;@Slf4j
@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {@ResourceTestMapper testMapper;@Overridepublic void testinsert() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 90000; i++) {LeaderList leaderList = new LeaderList();leaderList.setLeaderNo(i+"");leaderList.setLeaderName("张三");list.add(leaderList);}testMapper.insert(list);long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start));}@Overridepublic void testforeach() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = testMapper.list();List<LeaderList> listret = new ArrayList<>();for (LeaderList leaderList : list) {String leaderNo = leaderList.getLeaderNo();if((Integer.valueOf(leaderNo))%2 == 1){listret.add(leaderList);}}long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start)+"end");log.error(listret.size()+"size");}@Overridepublic void testIterator() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = testMapper.list();List<LeaderList> listret = new ArrayList<>();Iterator<LeaderList> iterator = list.iterator();while (iterator.hasNext()){LeaderList next = iterator.next();String leaderNo = next.getLeaderNo();if((Integer.valueOf(leaderNo))%2 == 1){listret.add(next);}}long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start)+"end");log.error(listret.size()+"size");}@Overridepublic void testStream() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = testMapper.list();List<LeaderList> listret = new ArrayList<>();list.stream().forEach(element -> {String leaderNo = element.getLeaderNo();if((Integer.valueOf(leaderNo))%2 == 1){listret.add(element);}// 处理元素});long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start)+"end");log.error(listret.size()+"size");}@Overridepublic void testparallelStream() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = testMapper.list();List<LeaderList> listret = new ArrayList<>();list.parallelStream().forEach(element -> {String leaderNo = element.getLeaderNo();if((Integer.valueOf(leaderNo))%2 == 1){listret.add(element);}// 处理元素});long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start)+"end");log.error(listret.size()+"size");}/*** 用处就是将所有的偶数查询出来*/@Overridepublic void testfor() {long start = System.currentTimeMillis();List<LeaderList> list = testMapper.list();List<LeaderList> listret = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < list.size(); i++) {LeaderList leaderList = list.get(i);String leaderNo = leaderList.getLeaderNo();if((Integer.valueOf(leaderNo))%2 == 1){listret.add(leaderList);}}long end = System.currentTimeMillis();log.error(String.valueOf(end-start)+"end");log.error(listret.size()+"size");}
}大概就是一个插入的接口，还有就是几种的对比方法，分别是for，foreach，Iterator，Stream，parallelStream
然后插入的数据量大概是9730000
大概是千万不到，插入的时候我插入的是两个字段，实体应该是10多个字段，然后我就一遍一遍的执行看结果，我这边的出来的结果。
1，for 425615end
2，foreach 403837end
3，Iterator 363512end
4，Stream 331943end
5，parallelStream 直接报错了
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@1d45091]
19:31:51.865 ERROR --- [http-nio-4399-exec-4] o.a.c.c.C.[.[localhost].[/].[dispatcherServlet] :Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException] with root cause
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 31618at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:465)at com.test.testmq.service.impl.TestServiceImpl.lambda$testparallelStream$1(TestServiceImpl.java:100)at java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfRef.accept(ForEachOps.java:184)at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1384)at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:482)at java.util.stream.ForEachOps$ForEachTask.compute(ForEachOps.java:291)at java.util.concurrent.CountedCompleter.exec(CountedCompleter.java:731)at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:289)at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1067)at java.util.concurrent.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1703)at java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:172)
虽然这个报错我我没去查，但是我认为，是数据量超过了parallelStream 底层的限制，盲猜底层应该是通过数组来控制，当然期间我在mysql也遇到了，批量插入的时候mysql提示我数据量太大了，然后我降到了90000条插入一次，因为mysql 的包有一个大小限制，报错信息没有粘出来，因为报错太明显了，不需要粘出来，基本上一看就懂了，根据我的推测大概是在不考虑位数的情况下，Stream 在数据量大的时候确实是最快的，其次就是Iterator ，其次就是foreach ，最后就是for ，但是尴尬的是，如果你需要找到第几个的情况下，还是需要for，因为他确实可以找到第几个，当然Stream 应该也可以吧，parallelStream 的效率我盲猜应该是比Stream 快，但是数据量太大的情况下可能会收到了影响。
