Java Stream.reduce() 的三种重载形式怎么选
直接用 reduce() 做聚合，不看参数签名容易出空指针或逻辑错。它有三个常见重载：
-
reduce(U identity, BinaryOperator accumulator)：适合有明确初始值、且结果类型与元素类型一致（如Integer::sum） -
reduce(BinaryOperator：无初始值，返回accumulator) Optional；空集合时不会抛异常，但你得手动处理Optional.empty() -
reduce(U identity, BiFunction accumulator, BinaryOperator combiner)：并行流必须提供combiner，否则结果不可靠（比如用String::concat作 accumulator 却漏写 combiner，在 parallelStream 中可能拼错顺序）
字符串拼接用 reduce 为什么有时结果为空或乱序
常见错误是把 String::concat 当成线程安全的累加器直接用于并行流。它满足结合律但不满足“可分割性”——combiner 必须显式定义为 (a, b) -> a + b 或复用 String::concat，否则并行分支合并时行为未定义。
更稳妥的做法是用 Collectors.joining()，但如果坚持用 reduce：
- 串行：用
list.stream().reduce("", (a, b) -> a + b, String::concat) - 并行：必须三参数，且
combiner不能省略，哪怕和 accumulator 相同 - 注意
""是 identity，若集合为空则返回空字符串；若想返回null，得改用两参数版再调orElse(null)
自定义对象聚合时 identity 参数为什么不能用 new XXX()
当聚合结果是自定义类（如 SumCount），identity 若写成 new SumCount(0, 0)，在并行流中会被多个线程共享修改，导致数据竞争。正确做法是让 identity 是不可变对象，或改用三参数版，让 combiner 负责合并两个中间结果。
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- 错误：
stream.reduce(new SumCount(0,0), SumCount::add, SumCount::merge)—— identity 实例被多线程复用 - 正确：
stream.reduce(() -> new SumCount(0,0), (acc, e) -> acc.add(e), (a, b) -> a.merge(b))，但注意这其实是collect()的语义，reduce不支持 Supplier 形式的 identity - 所以真实可行的是：用三参数，identity 设为不可变占位对象（如
SumCount.ZERO），并在accumulator和combiner中始终返回新实例（避免副作用）
reduce 后返回 Optional 时怎么安全取值
用两参数 reduce(BinaryOperator) 后必须面对 Optional，别直接调 get() —— 空集合会抛 NoSuchElementException。
- 要默认值：用
orElse(0)、orElseGet(() -> computeDefault()) - 要抛定制异常：用
orElseThrow(() -> new IllegalStateException("empty collection")) - 要继续链式操作：用
map()或ifPresent()，比如reduce(...).ifPresent(System.out::println) - 注意：即使你知道集合非空，也别绕过 Optional —— 类型系统设计就是让你显式处理空情况
