使用stream.maptoint前需确保映射结果为int，否则可能抛nullpointerexception；sum()返回int且不检测溢出，大数据量时建议用maptolong+sum()；空list调用sum()安全，返回0；推荐collectors.summingint提升语义清晰度。
用 Stream.mapToInt 前必须确保映射结果是 int
直接调 mapToInt 却传了个 Integer 或 null，会抛 NullPointerException 或编译失败。它只接受返回 int 的函数（ToIntFunction），不是任意对象转 int 的万能胶水。
- 如果属性是
Integer类型，用.mapToInt(obj -> obj.getProperty() != null ? obj.getProperty() : 0)防空 - 如果属性是包装类但可能为
null，别偷懒写.mapToInt(Obj::getProperty)—— 这里会触发自动拆箱，null就崩 - 若属性本身是基本类型（如
int字段），可安全用方法引用：.mapToInt(MyObj::getScore)
sum() 返回的是 int，溢出不报错
sum() 是 IntStream 终止操作，结果是原始 int。它不会检测整数溢出，加着加着就变负数了，而且完全静默。
- 数据量大或值本身较大时（比如统计毫秒时间戳总和、金额累加），优先考虑
mapToLong+sum() - 例如：
list.stream().mapToLong(MyObj::getAmount).sum()，返回long，容错空间大得多 - 真要严格防溢出，得自己用
reduce配合Math.addExact，但性能有损，一般场景没必要
空 List 调用 sum() 安全，返回 0
这点很省心：IntStream.empty().sum() 明确定义为返回 0，不用提前判空。
- 所以
list.stream().mapToInt(...).sum()对空List是安全的，结果就是0 - 但注意：如果中间映射逻辑抛异常（比如上面说的
null拆箱），那空不空都救不了你 - 别为了“看起来严谨”包一层
Optional.ofNullable(list).orElse(Collections.emptyList())—— 多余
替代方案：用 Collectors.summingInt 更语义化
如果你只是求和，不打算在 stream 后续接其他数值操作（比如平均、最大值），用收集器更直白，也更容易改造成带条件过滤的版本。
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- 写法：
list.stream().collect(Collectors.summingInt(MyObj::getScore)) - 好处是意图清晰，且天然支持与
filter组合，比如只加正分：.filter(obj -> obj.getScore() > 0).collect(...) - 性能和
mapToInt + sum几乎无差别，JVM 优化后基本一致
null，或者没意识到 int 总和会悄无声息地溢出。这两个点比选 sum() 还是 summingInt 重要得多。 
